混频数据模型MIDAS短期预测

混频数据模型r语言
h步向前混频数据模型如何做到向后的预测，本人只能做出点预测的部分。
类似如图部分

本人的代码如下图所示

对于一个H步向前混频数据模型，如果想要进行向后预测，需要重新训练模型并调整模型参数。

具体来说，向后预测需要使用历史数据来预测过去的值，因此在重新训练模型时需要将历史数据作为输入，并将预测的目标变量设置为过去的值。同时，需要调整模型的参数以适应向后预测的需求。

在R语言中，可以使用forecast包中的Arima()函数来建立混频数据模型。该函数可以设置参数order来控制模型的AR、I和MA的阶数，从而调整模型的复杂度。在建立模型后，可以使用forecast包中的forecast()函数来进行预测。为了进行向后预测，可以将模型的历史数据倒序排列，然后使用forecast()函数来预测过去的值。