将来の研究ではGARCHモデルとXRMDNの統合が提案されていますが、これがどのように精度向上に貢献する可能性がありますか？
GARCH（自己回帰条件付き異質分散）モデルは、需要予測時に過去の残差や分散を考慮することで、ARIMAよりも高い波動性を捉える能力を持っています。XRMDNとGARCHモデルを組み合わせることで、需要予測における平均値だけでなく分散効果も考慮した精密な予測が可能となります。特に需要変動が大きい場面では、この統合アプローチは従来の手法よりも優れたパフォーマンスを発揮し、高い波動性下でも安定した予測結果を提供する可能性があります。