R一次预测多个ARIMA模型，用于伪抽样外

我试图使用auto.arima（）将一种伪抽样方法应用于预测GDP增长数据。 我有一个从1996年第一季度到2016年第四季度的.csv数据，我想从2000年第一季度开始生成一年前预测，这意味着我的第一个预测应该基于1996年第一季度到1999年第一季度，我的第二个预测应该基于1996年第二季度到1999年第二季度等，我的最后一个预测（2016年第四季度）应该基于2011年第四季度到2015年第四季度

我想出了如何为我的子集应用ARIMA模型，并提前一年存储预测：

data = read.csv2(choose.files()) #loading file
data$Euroraum <- ts(data$Euroraum, start=c(1996, 1), end=c(2016, 4), frequency=4) #make it a time series
GDP_1999Q1 <- window(data$Euroraum, start=c(1996, 1), end=c(1999, 1)) #generate first subset for producing first forecast
fit_GDP2000Q1 = auto.arima(GDP_1999Q1, ic=c("aic")) 
Forecast_GDP2000Q1 = forecast(fit_GDP2000Q1,h=4)

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提前谢谢你的帮助

我找到了一种方法，可以直接使用for循环列出我想要的一年前预测：

forecasts = numeric(length = 68)

for (i in 1:68) {
    forecasts[i]<-forecast(auto.arima(ts(data$Euroraum[i:(12+i)], frequency = 4)), h=4)$mean[4]
  }
forecasts

预测=数值（长度=68）
（我在1:68）{
预测[i]
forecasts = numeric(length = 68)

for (i in 1:68) {
    forecasts[i]<-forecast(auto.arima(ts(data$Euroraum[i:(12+i)], frequency = 4)), h=4)$mean[4]
  }
forecasts