ラグ変数からの情報損失を減らす方法は？

分散ラグモデルを使用して時系列データを分析しています。調査期間は18年で、観測は年次データです。1年のラグ効果を含めると、ラグ変数の最初の年が欠落します。次に、2年のラグ効果により、ラグ変数の最初の2つのデータが欠落します。

私の研究では5つのラグ効果を分析するつもりですが、5つのラグ変数が5つの欠損データを引き起こしました。複数の代入がこれらのラグ変数での情報の損失を克服するのに役立つと思いますが、代入の結果は合理的ではありません。

欠けているデータをラグ変数に代入するより良いアイデアはありますか？

ラグを使用すると、情報を失うことは避けられません。短いラグを使用する以外は、これを回避する方法は考えられません。