计算多个领先和滞后时间序列

Question

希望对缺失的协整时间序列进行估算 - 在这个假设的情况下，将FB的时间序列归结为尾随和前沿。尝试使用forecast包以及imputeTS包，但它只会产生一条直线。

library(reshape2)
library(data.table)

tickers <- c("MSFT", "SPY","FB")
dataEnv <- new.env()
getSymbols(tickers, from="2010-06-30", to="2015-06-30", env=dataEnv)
plist <- eapply(dataEnv, Ad)
pframe <- as.data.frame(do.call(merge, plist))
pframe <- as.data.table(pframe,keep.rownames = T)

## Remove 100 recent days for example
pframe$[enter image description here][1]FB.Adjusted[ ( nrow(pframe) - 150):nrow(pframe)  ] <- NA

## Plot 3 series
meltdf <- melt(pframe,id="rn")
ggplot(meltdf,aes(x=rn, y=value, colour=variable, group=variable)) + geom_line()

然后我使用插值例程应用了以下函数。问题是，它从起点和终点插入一条直线，而不是估算相关价格，说明FB与另外两个系列的关系：

library(imputeTS)
pframeImp <- na.interpolation(pframe)
meltdf <- melt(pframeImp,id="rn")
ggplot(meltdf,aes(x=rn, y=value, colour=variable, group=variable)) + geom_line()


library(forecast)
pframeImp <- na.interp(pframe)
meltdf <- melt(pframeImp,id="rn")
ggplot(meltdf,aes(x=rn, y=value, colour=variable, group=variable)) + geom_line()

想使用某种多重插补方法来估算FB的尾随和前导方向，从而考虑到其他各个系列的协整。