写一个基于statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA的外推12个月法的ARIMA(0,1,0)模型

好的，以下是基于statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA的外推12个月法的ARIMA(0,1,0)模型的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 生成随机时间序列数据
np.random.seed(1)
data = np.random.randn(100)
dates = pd.date_range('2022-01-01', periods=100, freq='M')
ts = pd.Series(data, index=dates)

# 拟合ARIMA(0,1,0)模型
model = sm.tsa.ARIMA(ts.values, order=(0,1,0)).fit()

# 外推12个月
forecast = model.forecast(steps=12)

print(forecast)

这段代码首先生成了一个长度为100的随机时间序列数据，然后使用ARIMA(0,1,0)模型进行拟合，最后使用forecast()方法外推12个月的预测值。