在多元时间序列分析中，我们需要考虑多个变量之间的关系，这些变量通常被称为特征项或因子。这些特征项之间可能存在一定程度的线性关系，例如正相关或负相关。这种关系可以被量化为相关性系数，常用的包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数等。

相关性分析可以帮助我们识别各特征项之间的线性关系和强度，进而帮助我们选择合适的特征子集。如果我们不对特征项进行相关性分析，那么可能会出现多余的特征项，甚至出现多重共线性的问题，从而导致模型的预测能力下降。

例如，在一个包含多个变量的数据集中，如果我们不进行特征项相关性分析，可能会出现一些变量之间存在高度相关的情况，即两个变量之间的相关系数绝对值大于等于0.7，这时我们可以考虑去掉其中的一个变量，以减少特征维度。同时，去掉冗余的特征项可以提高模型的泛化能力和解释能力，从而提高模型的预测精度。

需要注意的是，剔除掉相关性系数低的特征项并不一定会对模型的学习产生负面影响。实际上，在保留一定数量的特征项的情况下，剔除掉一些冗余的特征项可以有效地提高模型的泛化能力和解释能力，从而提高模型的预测精度。

然而，我们需要谨慎地选择要剔除的特征项，以确保不会削弱模型的预测能力。如果我们过于激进地去掉特征项，可能会导致模型欠拟合的问题。因此，在进行特征项相关性分析时，我们需要综合考虑特征子集的特征数和预测精度，并在保留足够特征数的情况下去掉冗余的特征项，以提高模型的预测能力。