问下如何处理panel data的预测问题？ - Statistics版

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Statistics版 - 问下如何处理panel data的预测问题？

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最近做的几个project的data类型都差不多，但是我没有经验，还请熟悉这种data的大
牛赐教。
一般课本上的预测模型，比如一些机器学习的算法，都是row：observation，column：
features。然后每一列都是一个random variable。
但实际我遇到的问题是，又多了一个时间轴：上面的这个obs*feature的data只是固定
一个时间点的切面。需要解决的问题是怎么进行预测。
开始我特别迷茫，后来听人家说这叫做panel data，也就是item*feature*time。我似
乎听说过，在计量经济学的领域。不过计量经济学貌似都是一些线性模型。
我想知道，现在预测模型这么发达，比如LASSO，RT，GBM，SVM，NN，乃至于Deap
learning，有没有能够应用在这种Panel data上的？有没有什么文献可以参考？
实际的一些经验：
- 很显然，这种data 不是iid的。相邻时间的observation可能有关系，肯定需要利用
一下吧。有些问题的item之间也有联系，这种联系也可能要利用一下。
- 如果生硬的把这个三维的数据给melt成二维的，也就是item*time看成一行行的
observation，硬套二维的那种obs*feature的预测模型算法，效果有道理吗？会好吗？
多谢！

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