python - Python で ARMA モデルをフィッティングし、新しい時系列をシミュレートする

Question

長さ「tsteps」の特定の時系列「resid」にARMAモデルを当てはめ、得られた当てはめモデル「resid_model」を使用して、同じ特性を持つ特定の数の代替時系列をシミュレートしようとしています。

これが私がこれまでに試したことです（1つのシミュレーション「sim」のみ）：

import numpy as np
import statsmodels.tsa.api as smt

resid_model = smt.ARMA(resid, (2, 1)).fit(maxlag=30, ic='aic', trend='nc',disp=False, transparams=True)
sim = smt.arma_generate_sample(ar=np.append(1.,resid_model.arparams), 
               ma=np.append(1.,resid_model.maparams), nsample=tsteps, sigma=resid_model.sigma2)

ただし、フィットの「transparams = True」パラメーターにもかかわらず、定常性を確保できないようです。得られるものは、あてはめようとする ARMA モデルの次数によって異なりますが、一般的には縮退する傾向があります: 得られたシミュレーション 'sim'

これは、私の元のサンプルが代わりにどのように見えるかです: 元の時系列 'resid'

私は何を間違っていますか？

ありがとうございました！