Python 如何在statsmodels中使用Regressions实现有轨电车/座椅的季节性分析？

我经常使用Eviews进行经济计量分析，并想继续使用Python进行一些自动化工作。现在我想知道如何在statsmodels中使用回归器实现Tramo/SEATES季节性分析

具体来说，我有一个月度经济数据系列（Y），但它会受到一些已知的季节性影响，比如春节效应，我对它们进行了量化，并总结为另一个系列（X）。在Eviews中，我单击了Y系列，然后单击了proc->SEATIONAL Adjustment->Tramo/SEATIONS…，在弹出窗口中，除了Tramo/SEATIONS选项卡之外，还有回归器选项卡，可以添加X系列作为季节性组件或单独的附加组件，然后单击OK，就可以得到完美的季节性调整值

在statsmodels中，我使用了sm.tsa.x13_arima_分析函数： sm.tsa.x13\u arima\u分析（Y，exog=X，预测年数=0，首选年数=True） 但结果远远不能令人满意。似乎exog=X选项根本没有效果。有或没有exog=X选项的结果与Eviews Tramo/Seats分析的结果相似，没有将X表示为季节性成分作为回归因子

谁能告诉我为什么

p.S.我检查了gretl tramo/座椅分析。它也没有添加回归函数