请设计一段Python代码，进行平稳性检验和参数估计、拟合，做出预测模型

好的，以下是一段Python代码，用于进行平稳性检验、参数估计、拟合和预测。

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 平稳性检验
result = sm.tsa.stattools.adfuller(data['CO2'])

# 输出平稳性检验结果
print('ADF Statistic: %f' % result[0])
print('p-value: %f' % result[1])
print('Critical Values:')
for key, value in result[4].items():
    print('\t%s: %.3f' % (key, value))

# 参数估计和拟合
model = sm.tsa.ARIMA(data['CO2'], order=(1, 1, 1))
results = model.fit()

# 输出模型参数
print(results.summary())

# 预测未来数据
forecast = results.forecast(steps=10)

# 绘制预测结果
plt.plot(data['CO2'])
plt.plot(forecast[0])
plt.show()

其中，data.csv是包含历史数据的CSV文件，其中包含二氧化碳排放量的时间序列数据。在代码中，我们首先使用pandas库读取数据，并对数据进行平稳性检验，然后根据平稳性检验结果选择ARIMA模型，并使用statsmodels库进行参数估计和拟合。最后，我们使用已有的模型进行未来的预测，并使用matplotlib库绘制预测结果。