我正在使用 R，我需要一种更简单的方法来根据使用差异数据的预测来生成原始级别的数据预测。

更详细地说，情况是这样的：我正在使用几种不同的模型（包括 SVM 和其他一些模型）来预测时间序列。我的模型基于差异数据，因为原始数据不是固定的。现在我有每个模型的预测值向量，但所有预测都是针对差异数据的。如何在差异之前获得原始数据的预测？

换句话说，如果我有收益预测，如何在 R 中自动得到同期股票价格的预测？我知道硬编码的方法，但我正在寻找一种更简单的方法。在测试具有不同预测范围的滚动窗口之类的情况下，我相信事情可能会更棘手。更具体地说，如果窗口以 7 天（天）滚动，那么直到很容易通过以下 Glen 的回答来计算。然而，一旦我们滚动窗口后，我们将站在时间，此时我们同时拥有和。我想计算为和$\hat{y}_{t+1}$$\hat{y}_{t+7}$$t+7$$y_{t+7}$$\hat{y}_{t+7}$$\hat{y}_{t+8}$$y_{t+7}+\hat{z}_{t+8}$$\hat{y}_{t+9}$为，依此类推。因此，对于到，需要使用值，这可以一直持续到数据集的末尾。我可以使用任何 R 函数来方便地进行此计算吗？$y_{t+7}+\hat{z}_{t+8}+\hat{z}_{t+9}$$\hat{y}_{t+8}$$\hat{y}_{t+14}$$y_{t+7}$