如果我的时间序列具有1000个值，并且我想建立一个预测模型，那么我应该在多长时间内成功预测以使我的预测模型有效，对此有任何条件或规则吗？
时间序列预测模型通常是在考虑特定目标的情况下构建的。那个目标应该决定如何设计，拟合模型以及评估/确定模型的性能是否成功。
例如，在每个月末，您可能需要尽可能准确地预测下个月的销售额。这意味着我们担心将样本外1个月的预测误差降到最低；我们对样本模型的拟合度/ R平方/误差不那么担心。我们还必须确定预测的准确性，才能确定模型是否成功。这是我们的目标。
为了最大程度地减少样本外1个月的预测误差，您可能需要使用交叉验证程序。以下链接描述了可用于时间序列数据的过程。罗布·海恩德曼（Rob Hyndman）提供了一个示例，该示例将预测误差最小化了一个月，而另一个示例中将预测误差最小化了四个月。它仅取决于您的目标。
因此，要直接回答您的问题，您应该根据目标要求对未来进行预测。为了确定模型是“有效”还是“成功”，您必须确定可接受的预测误差量。
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