问题描述
我正在 statsmodels 中运行 VARMA 模型，我的一些输入需要两次差分才能保持平稳。 VARMA 模型没有差分参数，所以我需要在运行模型之前进行差分并在我自己之后反转差分。
我已经尝试使用 pmdarima diff_inv，但是我已经用了一段时间，并且无法让它返回原始数组以反转二次差分。我认为问题出在 xi 参数上，所以如果有人可以告诉我如何使用 pmdarima 来反转二次差分，那也可以。
现在，我想弄清楚如何在没有 pmdarima 帮助的情况下反转二次差分。
使用此代码，我能够成功地对数组进行两次差分，然后将差分求逆以获得原始数组。
y = pd.Series([5,3,6,2,10]) #original data
diff1 = y.diff() #get first difference
[NaN,-2,-4,8] #（以 pd 系列形式返回）
diff2 = y.diff().diff() #get second difference
[NaN,NaN,5,-7,12]
#Now inverse the differencing
inv1 = diff2.cumsum()-2 #undo one level of differencing. subtract xi,2=-2 since that's the first value of the original data differenced once
inv1[1]=-2 #add -2 as the second value in the series
[NaN,8] #我们得到与原始应用1级差分后相同的序列
inv2 = inv1.cumsum()+5 #undo another level of differencing. add xi,1=5 since that's the first value of the original series
inv2[0]=5 #add 5 as the first value of the series
[5,10] #我们得到原始数据
现在，我只需要弄清楚如何为我的应用程序确定 xi,1 和 xi,2 值（在本例中为 5 和 -2）。由于我将对输入数据进行二次差分，应用模型，然后对差分求逆，我想我可以从输入数据的第一个值中得到 xi,1，但是我如何确定 xi,2？
解决方法
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