ARIMA模型是一种时间序列预测模型，可以用来预测未来的观测值。ARIMA模型的数学方程可以表示为：

[ (1-\phi_1B)(1-B)(X_t-\mu) = (1-\theta_1B)(1-\Theta B^s)Z_t ]

其中，( X_t ) 是时间序列的观测值，( \mu ) 是常数，( B ) 是一个滞后操作符，( Z_t ) 是误差项，( \phi_1 ) 和 ( \theta_1 ) 是AR和MA模型的参数，( \Theta ) 是季节性参数，( s ) 是季节周期。

ARIMA模型的建模过程通常包括以下几个步骤：

1. 检查时间序列数据的平稳性。如果时间序列数据不平稳，需要对其进行差分处理，直到得到平稳的时间序列。

2. 通过自相关图(ACF)和偏自相关图(PACF)来确定AR和MA模型的参数。根据ACF和PACF的截尾性质，可以估计AR和MA的阶数。

3. 通过估计模型的参数，使用最小二乘法等方法来拟合ARIMA模型。

4. 检验拟合的ARIMA模型的残差序列是否为白噪声，如果不是白噪声，可能需要重新调整模型。

下面是一个示例代码，展示如何使用Python中的statsmodels库来拟合ARIMA模型：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 创建ARIMA模型对象
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 0), seasonal_order=(0, 1, 0, 12))

# 拟合ARIMA模型
model_fit = model.fit()

# 打印模型的参数估计值
print(model_fit.summary())

# 预测未来的观测值
forecast = model_fit.predict(start=len(data), end=len(data)+n-1, typ='levels')
print(forecast)

在上述代码中，我们首先使用pandas库读取时间序列数据。然后，我们创建了一个ARIMA模型对象，并使用order参数指定了ARIMA模型的参数，其中(1, 1, 0)表示ARIMA模型的阶数为(1, 1, 0)，(0, 1, 0, 12)表示季节性参数为(0, 1, 0)且季节周期为12。接下来，我们使用fit()方法来拟合ARIMA模型，并打印模型的参数估计值。最后，我们使用predict()方法来预测未来的观测值。

需要注意的是，上述代码中的数据文件data.csv是一个包含时间序列数据的CSV文件，你需要根据自己的数据进行相应的修改。另外，n是你想要预测的未来观测值的个数，你也需要根据自己的需求进行相应的修改。

希望这个示例能够帮助你理解如何使用ARIMA模型，并根据你的数据进行相应的调整。