正如@forecaster 所指出的，这是由系列末尾的异常值引起的。如果您将估计的水平分量绘制在顶部，您可以清楚地看到问题：

plot(forecast(fit2))
lines(fit2$states[,1],col='red')

注意系列结束时水平的增加。

使模型对异常值更加鲁棒的一种方法是减少参数空间，以便平滑参数必须采用较小的值：

fit2 <- ets(train_ts, upper=c(0.3,0.2,0.2,0.98))  
plot(forecast(fit2))

这是在系列结尾出现异常值及其意外后果的教科书案例。您的数据的问题在于最后两个点是异常值，您可能希望在运行预测算法之前识别和处理异常值。我将在今天晚些时候更新我的答案和分析，了解一些识别异常值的策略。以下是快速更新。

当我在删除最后两个数据点的情况下重新运行 ets 时，我得到了一个合理的预测。请看下面：

values.clean <- c(27, 27, 7, 24, 39, 40, 24, 45, 36, 37, 31, 47, 16, 24, 6, 21, 
                  35, 36, 21, 40, 32, 33, 27, 42, 14, 21, 5, 19, 31, 32, 19, 36, 
                  29, 29, 24, 42, 15)## Last two points removed

train_ts.clean<- ts(values.clean, frequency=12)
fit2.clean<-ets(train_ts.clean)  
ets.f.clean <- forecast(fit2.clean,h=24)
plot(ets.f.clean)

@forecaster您是正确的，最后一个值是异常值，但当您考虑趋势和季节性活动时，38 期（倒数第二个值）不是异常值。这是测试/评估替代稳健方法的定义/教学时刻。如果您不识别和调整异常，则方差会被夸大，导致无法找到其他项目。周期 32 也是一个异常值。时期 3,32 和 1 也是异常值。该系列的前 17 个值存在统计上显着的趋势，但此后从第 18 期开始减弱。因此，数据中确实存在两个趋势。这里要吸取的教训是，假设没有趋势或趋势的特定形式和/或默认假设自回归过程的特定形式的简单方法需要受到严重质疑。展望未来，一个好的预测应该考虑到在最终点（第 39 期）发现的异常活动的可能延续。这是不可能从数据中提取出来的。

这是一个可能有用的模型：

最终模型的统计数据在这里实际/拟合和预测图表很有趣，因为它突出了异常活动。