R предсказывает ожидающую переменную не в объекте lm

Я разработал метод для создания модели исправления ошибок (ECM), которая представляет собой среднее значение нескольких ECM. Для этого я использую функцию lm() в R для создания нескольких объектов lm, представляющих ECM. Я усредняю ​​коэффициенты каждого объекта, чтобы получить окончательную модель. Объекты lm представляют ЕСМ так, что я преобразовываю данные в формат, необходимый для ЕСМ, прежде чем запускать lm() для данных.

Я также использую обратный выбор с помощью AIC, чтобы исключить переменные, которые мне не нужны. Процесс, похоже, работает нормально при создании ECM. Однако, когда я создаю фрейм данных с именами столбцов, которые соответствуют коэффициентам в моей модели, я получаю сообщение об ошибке, говорящее о том, что в данных отсутствует необходимая переменная. Однако в окончательной модели эта переменная не была включена, поэтому в ее прогнозировании нет необходимости. Так почему же predict() ищет эту переменную? Что я делаю не так?

#Load data
library(ecm)
data(Wilshire)
trn <- Wilshire[Wilshire$date<='2015-12-01',]
y <- trn$Wilshire5000
xeq <- xtr <- trn[c('CorpProfits', 'FedFundsRate', 'UnempRate')]

#Function to split data into k partitions and build k models, each on a (k-1)/k subset of the data
avelm <- function(formula, data, k = 5, seed = 5, ...) {
  lmall <- lm(formula, data, ...)
  modellist <- 1:k
  set.seed(seed)
  models <- lapply(modellist, function(i) {
    tstIdx <- sample(nrow(data), 1/k * nrow(data))
    trn <- data[-tstIdx, ]
    lm(as.formula(formula), data = trn)
  })
  lmnames <- names(lmall$coefficients)
  lmall$coefficients <- rowMeans(as.data.frame(sapply(models, function(m) coef(m))))
  names(lmall$coefficients) <- lmnames
  lmall$fitted.values <- predict(lmall, data)
  target <- trimws(gsub("~.*$", "", formula))
  lmall$residuals <- data[, target] - lmall$fitted.values
  return(lmall)
}

#Function to create an ECM using backwards selection based on AIC (leveraged avelm function above)
aveecmback <- function (y, xeq, xtr, k = 5, seed = 5, ...) {
  xeqnames <- names(xeq)
  xeqnames <- paste0(xeqnames, "Lag1")
  xeq <- as.data.frame(xeq)
  xeq <- rbind(rep(NA, ncol(xeq)), xeq[1:(nrow(xeq) - 1), ])

  xtrnames <- names(xtr)
  xtrnames <- paste0("delta", xtrnames)
  xtr <- as.data.frame(xtr)
  xtr <- data.frame(apply(xtr, 2, diff, 1))
  yLag1 <- y[1:(length(y) - 1)]
  x <- cbind(xtr, xeq[complete.cases(xeq), ])
  x <- cbind(x, yLag1)
  names(x) <- c(xtrnames, xeqnames, "yLag1")
  x$dy <- diff(y, 1)
  formula <- "dy ~ ."

  model <- avelm(formula, data = x, k = k, seed = seed, ...)
  fullAIC <- partialAIC <- AIC(model)
  while (partialAIC <= fullAIC) {
    todrop <- rownames(drop1(model))[-grep("none|yLag1", rownames(drop1(model)))][which.min(drop1(model)$AIC[-grep("none|yLag1", rownames(drop1(model)))])]
    formula <- paste0(formula, " - ", todrop)
    model <- avelm(formula, data = x, seed = seed, ...)
    partialAIC <- AIC(model)
    if (partialAIC < fullAIC & length(rownames(drop1(model))) > 2) {
      fullAIC <- partialAIC
    }
  }

  return(model)
}

finalmodel <- aveecmback(y, xeq, xtr)
print(finalmodel)

Call:
lm(formula = formula, data = data)

Coefficients:
     (Intercept)  deltaCorpProfits    deltaUnempRate   CorpProfitsLag1             yLag1  
       -0.177771          0.012733         -1.204489          0.002046         -0.024294  

#Create data frame to predict on
set.seed(2)
df <- data.frame(deltaCorpProfits=rnorm(5), deltaUnempRate=rnorm(5), CorpProfitsLag1=rnorm(5), yLag1=rnorm(5))

predict(finalmodel, df)
Error in eval(predvars, data, env) : object 'deltaFedFundsRate' not found