Современная теория многомерных временных рядов - это метод анализа временных рядов, который позволяет моделировать и прогнозировать зависимости между несколькими временными рядами, исходя из предположения, что они взаимосвязаны друг с другом.

Один из основных инструментов, используемых в этой теории, называется векторной авторегрессионной моделью (VAR). VAR позволяет моделировать несколько временных рядов одновременно, учитывая взаимные зависимости между ними. Это делается путем включения лаговых значений всех рядов в модель, чтобы учесть взаимосвязи между ними.

Другой метод, используемый в многомерных временных рядах, - это векторная коррекция ошибок (VEC), который может быть использован для моделирования долгосрочных трендов и короткосрочных колебаний в нескольких временных рядах.

Помимо VAR и VEC, можно использовать также метод главных компонент (PCA) и канонической корреляционный анализ (CCA).

Прогнозирование экономических показателей с помощью многомерных временных рядов может быть полезным инструментом для принятия решений в различных областях экономики, таких как финансы, макроэкономика, международная торговля и др.

Прогнозирование с использованием многомерных временных рядов осуществляется путем моделирования взаимосвязей между несколькими экономическими показателями. Это позволяет учесть множество факторов, которые могут влиять на тот или иной экономический показатель, и прогнозировать его изменения в будущем.

Важно отметить, что использование многомерных временных рядов для прогнозирования экономических показателей может быть сложным процессом, требующим высокой экспертизы и опыта в области экономики и статистики.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence