Python ARMA.predict的预测区间

时间序列的ARMA预测摘要（

print ARMA_mod.Summary（）

）显示了有关置信区间的一些数字。在显示预测值的绘图中，是否可以使用这些数字作为预测间隔

ax = indexed_df.ix[:].plot(figsize=(12,8))
ax = predict_price.plot(ax=ax, style='rx', label='Dynamic Prediction');
ax.legend(); 

我猜代码是：

from statsmodels.sandbox.regression.predstd import wls_prediction_std
prstd, iv_l, iv_u = wls_prediction_std(results)

可在此处找到：

…此处不适用，因为它是为OLS而不是ARMA预测而设计的。我还检查了github，但没有发现任何可能与时间序列预测相关的新内容

（我想，进行预测需要预测间隔，特别是在样本外预测时。）

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谢谢你的帮助

我想，对于样本外ARMA预测，可以使用from statsmodels.tsa

它返回三个数组：预测值、标准误差和预测的置信区间

ARMA（1,1）、时间序列y和预测提前1步的示例：

import statsmodels as sm
arma_res = sm.tsa.ARMA(y, order=(1,1)).fit()
preds, stderr, ci = arma_res.forecast(1)

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看起来该方法也适用于ARIMA模型。有人知道如何计算置信区间吗？它只是使用数据的标准偏差吗？

将statsmodels.api导入为sm

，而不是

将statsmodels导入为sm