自回归时间序列模型如何进行预测

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如题，我根据已有的数据，做出了自回归时间序列模型，比如y（t）=c0+c1*x1+c2*x2+y(t-1),     这里的y（t）是y的第t期变量，y(t-1)是y的第t-1期变量，，，这样如何进行预测啊。我说的是下面整个情况：如果已知数据的最大t是300，如何进行t=500的预测，即如何求解y（500）整个变量的具体取值????????????

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关键词：时间序列模型 时间序列 自回归 已知数

建立自回归模型,如y(t) = c0 + c1x1 + c2x2 + c3*y(t-1)。使用历史数据对模型参数c0,c1,c2,c3进行估计。可以使用最小二乘法等方法。
进行预测。对于想预测的t=500,可以带入模型得到:
y(500) = c0 + c1x1 + c2x2 + c3*y(499)

这里y(499)是已知的,x1,x2是该时刻的自变量观测值。带入参数估计值可以求得y(500)的预测。

重复上述步骤,可以预测任意未来时刻t的y(t)

想一楼说的，递归一直到y(300)即可求解