Python 如何使用ARIMA进行包含exog的预测？

我在尝试使用ARIMA模型和exog进行预测时遇到了一个问题（相当于使用SARIMAX）

我的代码如下

来自statsmodels.tsa.arima.model导入arima
y_缓存=[-0.00277608084994224，
-0.004140792666031277,
0.004891825371253937,
...]
x_缓存=[0.9089786570086744，
0.9223488409495815,
0.9829397390121244,
...]
模型=ARIMA（y_缓存，
exog=x_缓存，
顺序=（1,0,1），
强制执行（可逆性=假）
modelFit=model.fit（）
y_hat=modelFit.forecast（exog=x_缓存[-1]）[0]

然后，它会引发一个错误

ValueError:模型规范中包含了一个常量趋势，但'exog'数据已经包含一列常量。

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那么，如何解决这个问题呢？

这看起来像是v0.12.0中的一个错误，它与预测时检查常数项有关。该错误已在v0.12.1中修复，因此您可能希望将Statsmodels升级到最新版本，并查看是否仍然出现此错误。