ARIMA（自回归移动平均模型）是一种常用的时间序列预测方法，适用于单变量的时间序列预测。然而，如果要处理多变量的时间序列预测问题，可以使用VARIMA（向量自回归移动平均模型）或VAR（向量自回归模型）来进行建模和预测。

下面是一个使用VARIMA进行多变量时间序列预测的代码示例：

首先，导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.statespace.varmax import VARMAX
from sklearn.metrics import mean_squared_error

然后，加载多变量时间序列数据：

data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，将数据拆分为训练集和测试集：

train = data[:n_train]
test = data[n_train:]

然后，创建VARIMA模型并训练：

model = VARMAX(train, order=(p, q))
model_fit = model.fit()

使用训练好的模型进行预测：

predictions = model_fit.predict(start=n_train, end=n_train + n_test - 1)

计算预测结果的均方根误差（RMSE）：

mse = mean_squared_error(test, predictions)
rmse = np.sqrt(mse)

最后，可以输出预测结果和RMSE值：

print("预测结果：")
print(predictions)
print("RMSE值：", rmse)

请注意，上述代码示例中的参数p、q和n_train需要根据实际情况进行调整。此外，还可以使用网格搜索等方法来选择最佳的模型参数。

希望以上内容对您有所帮助！