很简单的，你算出了一阶差分序列的预测值，比如这是t+1时间的，这是指t+1和t两个值变化量的期望值。直接把这个预测值加上t的值，就是t+1的期望值了，也就是预测值。

那是当然了，设X(t)是该时间序列，dX(t)=X(t)-X(t-1)，这就是你用的一阶差分序列吧？设时间从1到T，你现在想要T+1时间的预测值，这个预测值就是E[X(T+1)|F(T)],F(T)就是filtration，也就是所有T+1之前的信息。

E[X(T+1)|F(T)] = E[X(T)+dX(T+1)|F(T)] = X(T)+E[dX(T+1)|F(T)]

而这个E[dX(T+1)|F(T)]，正是你得到的一阶差分序列在T+1时间点的预测值。