决策树做破产预测，能否处理带有时间序列的数据

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关于破产预测，国外很多文献都是用3年连续的数据来预测，多是用neural network现在我想用决策树来做一个破产预测，其实也就是两个类别的分类，70多个解释变量，可是每个解释变量有3年的数据，不知道怎么才能结合在一起用决策树做分析呢。
平时都不存在有时间序列这样，一般就是单个的观测点，每个观测点有70个解释变量的数据而已。不知道怎么才能把每个观测点，70个解释变量，每个解释变量有3年的数据，这样的信息结合起来使用。文献上大多都没说明
不知道有没有有经验的大神可以指点呢。
我比较惯用R里面的rpart

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关键词：时间序列 破产预测 决策树 network Neural 决策树 时间序列 破产预测 network 信息

这是一个复杂的问题。

比较想知道所谓的3年时间序列数据是什么粒度的,难道是日度或月度数据吗?如果是月度数据,用时间序列方法作没有什么太大的用处,因为数据序列预测都是短期预测,往前预测几个月也没什么意思吧.建议用这3年的数据作出一些指标,然后当横截面数据用,比如波动率,季节周期什么的.
如果是年度数据,样本量又太少了,连波动率都计算不了,只能当横截面数据用.在财务分析中,经常用2-3年移动平均计算指标,因为这样才稳定,用一年的数据噪声太大.所以不用考虑时间序列什么的.

太复杂了，无能为力啊