通过预测包中的TLSM功能进行预测

Question

我正在将fpp2软件包中的数据集与预测软件包中的tslm函数组合在一起。

    # CODE
    library(fpp2) # required for the data
    library(dplyr)
    library(forecast)

    MY_DATA<-uschange[,1:4]
    head(MY_DATA)
    tail(MY_DATA)

    #1 Built own function            
        FORECASTING_FUNCTION_TSLM <- function(Z, hrz = 16) {
        timeseries <- msts(Z, start = 1970, seasonal.periods = 4)
          forecast <- tslm(timeseries~trend+season,biasadj=TRUE)
        }

    #2 Apply own function to whole data set
       FORECASTING_LIST_TSLM<-lapply(MY_DATA, FORECASTING_FUNCTION_TSLM)

    #3 Forecasting 
       TSLM_MODELS_ALL<-lapply(FORECASTING_LIST_TSLM,forecast)

所以我的目的是提前16个周期进行预测，但是上述代码的最后一行仅给出10个周期的预测（最后一个是2019年第一季度）。因此，为了解析此代码，我尝试使用下面的代码行，但没有任何结果。

TSLM_MODELS_ALL<-lapply(FORECASTING_LIST_TSLM,forecast(object=FORECASTING_LIST_TSLM,h = 16))

那么有人可以帮助我确定代码的上限并预测未来16个周期吗？