为什么python中的AutoRegression（AR）模型给出不准确的负面预测

Question

我有8点的时间序列数据。我使用了statsmodels.tsa.ar_model库中的AR模型。我使用8点训练数据，并预测接下来的3点。尽管系列中的所有值都按升序排列，但是模型会将下一个值预测为负值。为什么AutoRegression会给出不准确的结果。是由于代码错误还是数据不足（短序列）？

代码：-

rft=[1,7,8,20,59,133,223,247]
from statsmodels.tsa.ar_model import AR
model=AR(rft)
model_fit = model.fit()
y_predicted=model_fit.predict(start=len(rft), end=len(rft)+3)
print(y_predicted)

Output:-
8      -25.113460
9    -1054.913428
10   -3537.131054
11   -8056.000283
dtype: float64