预测功能是否会使用其新的预测来更新历史记录（训练）集？

Question

我要预测以下ARMA（1,0,1）模型：

nrow(Reg_data)
train<-Reg_data[0:(nrow(Reg_data)-7),c(4,5,9)]
test<-Reg_data[(nrow(Reg_data)-6):nrow(Reg_data),4]
View(train)
View(test)

#step 2 get forecast prediction and errors for auto.arima model
attach(train)

mod1<-arima(y,c(1,0,1), include.mean = TRUE) 
mod1_results<-forecast(mod1,h=7)


ARMA_Forecasts<-t(t(mod1_results$mean))  

此代码似乎有效，但是我似乎无法找到（或理解）此函数是否在历史记录集中使用其先前的预测，即对于预测h = 2是否考虑了h = 1估计，或者我想要这个吗，我需要编写滚动窗口循环并预测一组（h = 1）几次吗？

Answer 1

ARIMA使用递归预测，因此对于每个新步骤，它都使用历史记录（即火车组）+它为上一步生成的预测。

想法如下：使用历史数据构建模型，并使用该模型预测h = 1的值，然后将该预测反馈回模型以生成h = 2的预测，然后输入然后返回模型以生成h = 3，依此类推...直到获得所需的预测范围。