基于稀疏回归的多因素时间序列预测模型：理论、实践与创新应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，时间序列数据广泛存在于金融、气象、交通、医疗等众多领域。多因素时间序列预测旨在通过对多个相关变量随时间变化的数据进行分析，从而预测未来的发展趋势。其在实际应用中具有举足轻重的地位，准确的预测结果能够为各领域的决策提供有力支持，有效降低风险并提高效益。

在金融领域，股票价格、汇率等金融数据的多因素时间序列预测对投资者的决策至关重要。投资者通过对宏观经济指标、行业动态、公司财务状况等多个因素与金融时间序列的综合分析，能够更准确地预测金融市场的走势，进而合理调整投资组合，实现资产的保值增值