В прогнозировании есть три типа моделей.

  1. Модели с предикторами.
    Они используют внешние переменные — температуру, экономику, поведение людей.
    Такие модели объясняют, почему что-то происходит.

  2. Модели временных рядов.
    Они смотрят только на прошлое значения показателя.
    Ничего не объясняют, но часто прогнозируют лучше.

  3. Смешанные модели.
    Комбинация прошлого поведения и внешних факторов.

Почему иногда лучше использовать только временной ряд?
Потому что внешние переменные могут быть неизвестны,
неподдаваемы измерению или непредсказуемы сами по себе.
Иногда цель — просто предсказать, а не объяснить.

На Polymarket это особенно заметно:
если предикторы недоступны или ненадёжны,
простая модель динамики часто работает лучше.

Модель выбирается по данным, ресурсам и цели.
Не по красоте.

— S. Praevis