以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：
要解决你遇到的NotImplementedError问题，你需要更新你的Python代码，以使用statsmodels库中新的ARIMA模型类。根据你提供的错误信息，statsmodels.tsa.arima_model.ARMA和statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA已经被移除，推荐使用statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA。此外，statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA使用了状态空间(statespace)框架，这提供了更多的功能和更好的测试。
下面是更新后的代码示例，使用statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA类：
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# 假设training_data是你的时间序列数据
n_test_obser = 100 # 测试观察的数量，根据你的数据集调整
training_data = ... # 你的ARIMA模型训练数据
# 定义ARIMA模型的参数，例如 p=4, d=1, q=0
model = ARIMA(training_data, order=(4, 1, 0))
# 拟合模型
model_fit = model.fit()
# 进行预测
output = model_fit.forecast(n_periods=n_test_obser)
# 打印预测结果
print(output)
请注意，你需要根据你的实际数据集调整n_test_obser和training_data。此外，order参数定义了ARIMA模型的参数(p, d, q)，其中p是自回归项的阶数，d是差分阶数，q是移动平均项的阶数。
如果你需要进一步的帮助或者有关于ARIMA模型的其他问题，请随时提问。
