我使用plm函数创建了一个模型，如下所示：
data1=read.csv('File 1.csv',stringsAsFactors=FALSE)
data1.p<-pdata.frame(data1,index=c("COUNTRY","FISCAL_WEEK_ID"))
model1=plm(log(AMT)~COUNTRY+FISCAL_WEEK_ID,
data=data1.p, model="pooling", na.action=na.exclude)
（FISCAL_WEEK_ID存储为201901,201902 ...，201952,202001,202002 ..）
然后，我创建了一个预测模板文件（File.csv），其中的COUNTRY AND FISCAL_WEEK_ID列填充了用于预测接下来几周的金额的数据。但是当我尝试使用预报功能时，我收到了错误消息
crossprod（beta，t（X））中的错误：不符合标准的参数
这是我调用代码的方式：
data2=read.csv('File2.csv',stringsAsFactors=FALSE)
data2.p<-pdata.frame(data2,index=c("COUNTRY","FISCAL_WEEK_ID"))
pred=predict(model1,newdata=data2.p)
我观察到一件事。如果我将File2.csv中的FISCAL_WEEK_ID值更改为用于创建模型的值（即，与File.csv中的FISCAL_WEEK_ID相同的值），则不会收到错误。但是，这违背了预测模型的全部目的。我是R和面板建模的新手，请帮助我。关于使用这两个属性可以用来预测AMT的模型有何建议？