У меня есть данные, в которых указаны месячные (т) цены Продукта (у) и ингредиента (х). Мне нужно построить статистическую модель, которая должна сказать мне: « 1 изменение единицы в x в момент времени t приводит к изменению n единиц в y в момент времени t + 3 ». Какую методику моделирования я бы выбрал здесь? Следует отметить, что у меня нет будущих цен на мои ингредиенты выше t + 1, однако мне нужно прогнозировать цену моего продукта до t + 3. На мой взгляд, подходы регрессии и временного ряда звучат для меня актуально, но я не уверен, как учесть этот элемент y (t + 3) ~ x (t) в модели. Я использую Python здесь.
Пример данных
Month Product price Ingredient price
1/1/2018 4.543618 3.371703
2/1/2018 4.621548 3.450353
3/1/2018 4.6182 3.417808
4/1/2018 4.778222 3.572043
5/1/2018 4.709286 3.525884
6/1/2018 4.591089 3.406594
7/1/2018 4.589238 3.404725
8/1/2018 4.540073 3.360051
9/1/2018 4.515218 3.334966
10/1/2018 4.534926 3.354856
11/1/2018 4.521973 3.341784
12/1/2018 4.503407 3.321432
1/1/2019 4.348251 3.21288
2/1/2019 4.266791 3.074754
4/1/2019 4.090817 3.013408
5/1/2019 4.101273 3.023961
6/1/2019 4.106083 3.028815
7/1/2019 4.178658 2.960969
8/1/2019 4.034157 2.81513
9/1/2019 4.009061 2.789802
10/1/2019 4.022656 2.791109
11/1/2019 4.026536 2.795025
12/1/2019 4.061232 2.830042