在ARIMA模型中，动态预测是指根据模型中的历史观测值来预测未来的观测值。下面是一个使用Python中statsmodels库进行ARIMA模型的动态预测的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 创建ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(data['value'], order=(1,1,1))

# 拟合模型
model_fit = model.fit()

# 动态预测
dynamic_forecast = model_fit.get_prediction(start=data.index[0], end=data.index[-1], dynamic=True)

# 提取预测值和置信区间
predicted_values = dynamic_forecast.predicted_mean
confidence_interval = dynamic_forecast.conf_int()

# 打印预测值和置信区间
print(predicted_values)
print(confidence_interval)

在这个示例中，首先我们读取了包含时间序列数据的CSV文件。然后，我们使用ARIMA函数创建了一个ARIMA模型，其中order参数指定了AR、差分和MA的阶数。接下来，我们调用fit方法拟合模型。然后，我们使用get_prediction方法进行动态预测，其中设置dynamic=True表示只使用过去的观测值来预测未来的观测值。

最后，我们使用predicted_mean方法提取预测值，并使用conf_int方法提取置信区间。你可以根据具体的需求修改代码来适应你的数据和模型设置。