как прогнозировать модели ARDL в R

Question

Я использую пакет dLagM для прогнозирования моей модели ARDL. Я хочу прогнозировать автомобильный трафик c. Тогда у меня есть автомобильный трафик c (мой Y), ВВП (мой X) и другие экзогенные манекены. Я использую следующий код:

afd <- read_xlsx ("base_afd.xlsx", лист = 1) </p>

data = afd [1: 492,]

x2 <-data [109: 492, c («gdp», «DNA1», «DNA2», «DNA3», «DNA4», «DNA5», «DNA6», «DNA7», «DP1», «DP2» "," DC1 "," DC2 "," DCC1 "," DCC2 "," jan "," feb "," mar "," apr "," may "," jun "," jul "," aug ", "sep", "oct")] </p>

x.new <-t (x2) </p>

для (i in 1) {для (j in 2) {

rem.p = list(DNA1 = c(1:i), DNA2 = c(1:i), DNA3 = c(1:i), DNA4 = c(1:i), DNA5 = c(1:i),
DNA6 = c(1:i), DNA7 = c(1:i), DP1 = c(1:i), DP2 = c(1:i),  DC1 = c(1:i), DC2 = c(1:i), DCC1 = c(1:i), 
DCC2=c(1:i), jan = c(1:i), feb = c(1:i), mar = c(1:i), apr = c(1:i), may = c(1:i),
jun = c(1:i), jul = c(1:i), aug = c(1:i), sep = c(1:i), oct = c(1:i))

remove = list(p = rem.p)

modelcar1 = ardlDlm(formula = car ~ gdp + DNA1 + DNA2 + DNA3 + DNA4 + DNA5+DNA6+DNA7+
                      DP1 + DP2 + DC1 + DC2 + DCC1 + DCC2 +
                      jan + feb + mar + apr + may + jun + jul + aug + sep + oct,
                    data = data.frame(data) , p = i , q = j,
                    remove=remove)

}}

сводка (модель car1)

car1 <- прогноз (модель = modelcar1, x = x.new, h = 384, интервал = FALSE) </p>

Установленная модель правильная (я проверял в других программах). Проблема в том, что команда правильно делает прогноз для t + 1, но неправильно для t + 2 и вперед. Я проверил в Excel и выявил проблему. Есть ли у кого-нибудь еще предложения о том, как сделать прогноз для моделей ARDL на многие периоды в R?