Прогнозы и прогнозирование в России

Для многомерных временных рядов в дискретном времени - парные корреляционные функции между рядом отклика и влияющим рядом (для одного единственного вр.ряда - автокорреляционная функция). Если хочется померять не линейную силу связи, а нелинейную - то условные энтропии или величины количества информации. Лаги (по времени назад для ряда-фактора) с большими значениями корреляции или малыми усл. энтропии (или большими величинами количества информации) и укажут на нужные времена запаздывания.

Это простейшие и самые универсальные способы, никак не привязанные собственно к задаче прогнозирования. Лежат в русле так называемого filter-подхода к определению информативных признаков

А для некоторого метода прогнозирования может быть и интегрированный с ним свой уникальный способ определения нужной глубины погружения рядов или нужных временных лагов. Это, соответственно, wrapper-подход (в ставших уже классическими терминах статьи Kohavi&John 1996 года).

В общем, см. в сторону базовой статистики и теории информации, а затем на методы feature selection либо детальнее на (планируемый к использованию) метод прогнозирования.