arimax模型预测python代码

ARIMAX模型是ARIMA模型的扩展，可以处理外生变量的影响。下面是一个ARIMAX模型预测的Python代码示例：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date')
data.index = pd.to_datetime(data.index)

# 定义外生变量
exog = pd.read_csv('exog.csv', index_col='Date')
exog.index = pd.to_datetime(exog.index)

# 拟合ARIMAX模型
model = sm.tsa.ARIMA(data, order=(1,1,1), exog=exog).fit()

# 预测未来值
forecast = model.forecast(steps=10, exog=exog[-10:])

# 打印预测值
print(forecast)

其中，`data`是时间序列数据，`exog`是外生变量数据，`order`参数指定ARIMA模型的阶数，`exog`参数指定ARIMAX模型的外生变量，`forecast`方法用于预测未来值，`steps`参数指定预测的步数。