请提供用ARIMA进行多变量多步预测程序，输入数据从EXCEL中读取

以下是一个用ARIMA进行多变量多步预测的Python程序，可以从Excel中读取多变量时间序列数据：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取Excel文件，获取多变量时间序列数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0)

# 划分训练集和测试集
train_data = data[:-12]
test_data = data[-12:]

# 对数据进行差分处理
train_diff = train_data.diff().dropna()

# 定义ARIMA模型的p、d、q参数
p = 2
d = 1
q = 2

# 训练ARIMA模型
model = ARIMA(train_diff, order=(p, d, q))
result = model.fit()

# 预测未来12个月的数据
forecast = result.forecast(steps=12)

# 将预测结果还原到原始数据空间中
forecast_diff = pd.DataFrame(forecast, columns=data.columns)
forecast_data = forecast_diff.cumsum() + data.iloc[-13]

# 输出预测结果
print(forecast_data)

其中，`data.xlsx`是包含多变量时间序列数据的Excel文件，第一列为时间索引，其余列为多个变量的数据。程序首先读取Excel文件，然后将数据划分为训练集和测试集，并对训练集进行差分处理。接着，定义ARIMA模型的p、d、q参数，并使用训练集训练ARIMA模型。最后，使用训练好的模型对未来12个月的数据进行预测，并将预测结果还原到原始数据空间中。