我有一个时间序列预测问题，我正在使用statsmodels python包，我应用了ARIMA MODEL，在python sm.tsa.ARIMA（data，（p，1，q））通常将数据转换为第一个不同，例如，如果我们有原始数据（y1，y2，y3，y4 ....），首先是ARIMA找到第一个差异，（y1-y2，y2-y3，....），所以它从这个新数据制作模型（第一个差异数据）。我找到模型时的问题
arma_mod1=sm.tsa.ARIMA(firstdifference, (p,1,q))
我可以预测第一个差异数据如下
predict_oil =arma_mod11.predict('1980', '2026').
我的问题：如何使用Arima预测未来的原始数据（主要数据不是第一个差异数据）？
谢谢
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预测方法采用名为 typ 的可选参数，可让您决定是在原始时间序列中还是在差异时间内进行预测。
你应该使用
predict_oil =arma_mod11.predict('1980', '2026', typ='levels')
我不认为这对你有用，但也许对其他人有帮助。