我正在使用 Python 中的季节性 ARIMA 模型执行时间序列分析。我使用库中的auto_arima函数找到了最佳参数pmdarima。然后使用这个值，我用下面的代码再次拟合了模型model = SARIMAX(data_train, order=(1, 1, 0), seasonal_order=(2, 1, 1, 12))。然后我查看了拟合值并发现了一些奇怪的东西。第一个拟合值为 0，导致残差较大。这个残差值在下一期使用，导致拟合值很大且完全错误。是否可以改变这种行为，例如将第一个残差设置为 0 或指定一些初始值？
谢谢！