statsmodel.SARIMAX .forecast()方法不执行

Question

我试图使用SARIMAX模型进行TS预测。然而，我有一些错误，我不知道如何处理。我的代码很简单：

import statsmodels.api as sm

fit = sm.tsa.statespace.SARIMAX(train).fit()
sarima = fit.forecast()

列车数据看上去

            y
ds  
2015-01-07  1
2015-01-14  64
2015-01-21  16
2015-01-28  50
2015-02-04  7

我得到了错误

 /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/statsmodels/tsa/base/datetools.py in 
_date_from_idx(d1, idx, freq)
     84     offset. For now, this needs to be taken care of before you get 
     here.
     85     """
---> 86     return _maybe_convert_period(d1) + int(idx) * 
     _freq_to_pandas[freq]
     87 
     88 

TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'int' and 'NoneType'

你知道我做错了什么吗？

Answer 1

萨里玛是一个相当复杂的移动平均预测模型，具有许多参数和细微差别。您将需要深入研究这种方法的细节，以确保您正在适当地利用这一方法。为了简单地实现模型以获得结果，下面的示例应该会有所帮助：

代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
import numpy as np

np.random.seed(100)

data = np.sort(np.random.uniform(0, 1, size=30))
steps_to_predict = 5

model = sm.tsa.statespace.SARIMAX(endog=data,order=(2,0,0),enforce_stationarity=False)
sarima = model.fit()
print(sarima.summary())

# plot   
fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(20,10))
ax.set_xlim(0,40)
ax.plot(train, "ro-", linewidth=2, markersize=12)
ax.plot(list(range(30,35)), sarima.forecast(steps_to_predict), "bo-", linewidth=2, markersize=12)

输出：

​

​

*注意观察到的数据是红色的，预测的步骤是蓝色的。