E:\anaconda\lib\site-packages\statsmodels\tsa\base\tsa_model.py:834: ValueWarning: No supported index is available. Prediction results will be given with an integer index beginning at `start`. return get_prediction_index( E:\anaconda\lib\site-packages\arch\__future__\_utility.py:11: FutureWarning: The default for reindex is True. After September 2021 this will change to False. Set reindex to True or False to silence this message. Alternatively, you can use the import comment from arch.__future__ import reindexing to globally set reindex to True and silence this warning. warnings.warn(

这个警告是由于在使用时间序列模型进行预测时，模型没有找到适当的索引。默认情况下，预测结果将使用从“start”开始的整数索引。这通常是因为你没有正确地设置时间序列的索引。建议你检查一下你的代码，确保时间序列的索引设置正确。另外，这个警告还提醒你在未来的一些版本中，reindex参数的默认值将会改变，建议你在代码中指定reindex参数的值。

相关问题

cannot import name 'AutoReg' from 'statsmodels.tsa.ar_model' (c:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\statsmodels\tsa\ar_model.py)

这个错误提示表明在导入statsmodels.tsa.api模块中的ARMA时出现了问题。同时，引用中提到，新版本的statsmodels似乎已经弃用了statsmodels.tsa.arima_model。而引用中提到了statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA的用户手册，但是这个手册是关于ARIMA模型的，而不是AutoReg模型的。因此，我们可以考虑以下几个解决方案：
1.检查是否安装了最新版本的statsmodels，如果是，则可能需要更改代码以适应新版本的API。
2.尝试使用其他的时间序列模型，例如ARIMA模型或VAR模型。
3.查找有关AutoReg模型的其他文档或教程，以了解如何正确导入和使用它。

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\ARIMA-GRACH\3.py", line 26, in <module> arima_model = ARIMA(train_data, order=(10, 1, 0)) File "E:\anaconda\lib\site-packages\statsmodels\tsa\arima_model.py", line 45, in __init__ super().__init__(*args, **kwargs) File "E:\anaconda\lib\site-packages\statsmodels\tsa\arima_model.py", line 29, in __init__ raise NotImplementedError(ARIMA_DEPRECATION_ERROR) NotImplementedError: statsmodels.tsa.arima_model.ARMA and statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA have been removed in favor of statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA (note the . between arima and model) and statsmodels.tsa.SARIMAX. statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA makes use of the statespace framework and is both well tested and maintained. It also offers alternative specialized parameter estimators.

这个错误是因为你使用了一个已经被弃用的 statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA 模型，应该使用新的 statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA 模型。你需要更新你的代码来使用新的模型。

具体来说，你需要从 statsmodels.tsa.arima.model 导入 ARIMA，然后创建一个 ARIMA 模型对象，指定 order 参数。示例代码如下：

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

arima_model = ARIMA(train_data, order=(10, 1, 0))

这应该可以解决你的问题。