我有一个相对较大的时间序列集合（大约100个），我需要使用它们来预测其中一个特定时间序列在不同时间范围内的未来值。
在考虑可能的预测模型之前，我想将时间序列的数量减少到更“可手动探索”的水平（例如10到15）。此外，这些时间序列中可能很少有与我的目标时间序列完全不相关的，所以我想确保只保留相关的时间序列：那些具有某种预测能力的时间序列。
此任务是否有某种“良好实践”？
我想到的第一件事是，我可以简单地查看每个时间序列与目标变量的适当滞后之间的个体相关性。这有道理吗？ 对我来说，这似乎有点不愉快，而且我敢肯定，还有更多健壮的方法可以做到这一点。
对此方向的任何帮助将不胜感激。 谢谢！