如何推断时间序列模型以使用statsmodel预测样本外的未来值

Question

我有一个AR时间序列模型，该模型使用statsmodel来衡量10年后的每个月的销售额。现在，我的模型可以预测现有月份的价值（自变量），但是我很难找到一种方法来建立我的模型来预测未来2-3年（2019-2022）的未来销售额。

为了提供上下文，这是我用来比较现有时间段的预测值与相同时间段的实际值的代码。

# make predictions 
predictions = model_fitted.predict(
    start=len(train_data), 
    end=len(train_data) + len(test_data)-1, 
    dynamic=False)

# create a comparison dataframe
compare_df = pd.concat(
    [df['stationary'].tail(12),
    predictions], axis=1).rename(
    columns={'stationary': 'actual', 0:'predicted'})

#plot the two values
compare_df.plot()

下面是上面代码的输出。

任何提示将不胜感激！