你的问题是，预测再下一期有没有配套的控制变量数据。另外，这种推荐使用python

如果你想要快速预测未来多年的数据，可以使用Stata中的`forecast`命令或者`arima`命令进行时间序列预测。下面我将为你提供一些基本的步骤和示例代码。

首先，确保你的数据集已经按时间排序，并且包含你要预测的时间范围。接下来，你可以使用`arima`命令进行时间序列建模和预测。以下是一个示例：

```
// 运行时间序列模型
arima Y, arima(1,0,0) // 这里使用了AR(1)模型，你可以根据你的数据选择适当的模型

// 预测未来多年的数据
predict Y_pred, dynamic(t+1 t+2 t+3) // 这里的t+1、t+2、t+3表示你要预测的未来三年的数据
```

另外，你还可以使用`forecast`命令进行时间序列预测。以下是一个示例：

```
// 运行时间序列模型
arima Y, arima(1,0,0) // 这里使用了AR(1)模型，你可以根据你的数据选择适当的模型

// 预测未来多年的数据
forecast create Y_pred, dynamic(t+1 t+2 t+3) // 这里的t+1、t+2、t+3表示你要预测的未来三年的数据
```

以上示例中，我们使用了AR(1)模型作为示例，你可以根据你的数据选择适当的模型。通过指定`dynamic`选项，你可以预测未来多年的数据。

请注意，时间序列预测存在一定的不确定性，因此预测结果应该被视为一种估计。此外，确保你的模型符合时间序列分析的基本假设，并进行适当的模型诊断和验证。