ИСТИНА

В данной работе исследуется использование моделей SARIMAX для прогнозирования временных рядов с экзогенными переменными и оптимизация их выбора с применением Lasso-регрессии. Проведенный анализ данных Тверской области показал, что отбор значимых экзогенных переменных с использованием Lasso-регрессии позволяет минимизировать ошибку прогноза и предотвратить переобучение модели. Полученные результаты подтверждают, что правильный выбор экзогенных переменных существенно улучшает качество предсказательной модели.