我正在使用分布式滞后模型来分析时间序列数据。研究期限为18年，观察为年度数据。当包括 1 年滞后效应时，滞后变量的第一年将丢失。然后，2年的滞后效应使滞后变量的前两个数据丢失，依此类推。

我将在我的研究中分析五个滞后效应，但五个滞后变量导致 5 个缺失数据。我认为多重插补可以帮助我克服这些滞后变量中的信息丢失，但插补结果并不合理。

有没有更好的想法来估算滞后变量中的缺失数据？