我有一个具有历史销售额的数据框，并且我正在尝试预测明年的销售额。由于销售是季节性的，并且在过去几年中一直保持稳定的增长，因此，我使用tslm来预测销售，如下所示：
library(timetk)
library(forecast)
library(sweep)
sales <- c(189, 229, 249, 289, 260, 431, 660, 777, 915, 613, 485, 277,
244, 296, 319, 370, 313, 556, 831, 960, 1152, 759, 607, 371,
298, 378, 373, 443, 374, 660, 1004, 1153, 1388, 904, 715, 441)
sales <- tk_ts(sales, start = 2016, frequency = 12)
tslm.fit <- tslm(sales ~ season + trend)
fit.fc <- forecast(tslm.fit, h = 12)
summary(fit.fc)
使用此方法，我得到9.573的趋势。
Forecast method: Linear regression model
Model Information:
Call:
tslm(formula = sales ~ season + trend)
Coefficients:
(Intercept) season2 season3 season4 season5 season6 season7 season8 season9 season10
119.219 47.760 50.854 94.948 33.708 257.469 530.562 652.656 831.417 428.844
season11 season12 trend
262.938 14.031 9.573
但是，由于经济前景不佳且增长有限，管理层决定使用7％的销售增长预算。
是否可以修改模型参数以使用去年的数字预测明年的销售量，并增加7％（将趋势设置为7）？