arma_generate_sample不能返回正确的建模值，所以我想添加sm.tsa.ARIMA

arma_generate_sample 是用于生成具有零均值和特定协方差矩阵的 ARMA（自回归移动平均）过程的样本数据的函数。如果你发现它不能返回正确的建模值，可能是由于以下几个原因：

参数设置错误：确保你设置的 AR 和 MA 的阶数（p 和 q）以及样本数量是合理的。
协方差矩阵问题：检查你提供的协方差矩阵是否正确，它应该是一个对称的正定矩阵。
数值稳定性问题：在某些情况下，ARMA 过程的数值求解可能会遇到稳定性问题，尤其是在参数接近单位圆时。

为了解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

验证参数：检查并验证你的 AR 和 MA 阶数以及其他输入参数。
使用不同的方法：如果 arma_generate_sample 仍然不能满足需求，可以考虑使用其他的库或方法来生成 ARMA 样本，例如 Python 中的 statsmodels 库。

如果你想添加 sm.tsa.ARIMA 模型，这是 statsmodels 库中的一个类，用于拟合 ARIMA（自回归积分滑动平均）模型。ARIMA 模型是 ARMA 模型的扩展，它还包括了一个差分项，用于处理非平稳时间序列。

以下是一个简单的例子，展示如何使用 statsmodels 来拟合一个 ARIMA 模型：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 假设你已经有了时间序列数据 y
# y = ...

# 创建 ARIMA 模型实例
# p, d, q 分别是 AR, I(差分), MA 的阶数
model = sm.tsa.ARIMA(y, order=(p, d, q))

# 拟合模型
results = model.fit()

# 打印模型摘要
print(results.summary())

# 进行预测
forecast = results.forecast(steps=10) # 预测未来10个时间点
print(forecast)

在使用 ARIMA 模型之前，你需要确定合适的 p, d, q 参数。这通常通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图来确定，或者使用自动模型选择方法如 AIC 或 BIC。

参考链接：

请确保你的数据预处理得当，并且选择了合适的模型参数，这样才能得到准确的建模结果。