在ARIMA模型中，可能会遇到一些负面结果，例如：

1. 模型无法收敛：ARIMA模型的参数估计可能会失败，导致无法收敛。这可能是由于数据不适合ARIMA模型，或者需要更复杂的模型来捕捉数据的特征。在这种情况下，可以尝试以下解决方法：

   from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
   
   try:
       model = ARIMA(data, order=(p, d, q))
       model_fit = model.fit()
   except:
       # 尝试其他模型或参数
       ...
   

2. 高残差：如果模型的残差较高，说明模型不能很好地拟合数据。这可能是由于数据中存在的非线性或趋势等因素导致的，可以尝试以下解决方法：

   from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
   
   model = ARIMA(data, order=(p, d, q))
   model_fit = model.fit()
   
   residuals = model_fit.resid
   # 检查残差的分布是否符合正态分布
   plot_resid(residuals)
   
   # 尝试使用其他模型或参数来减小残差
   ...
   

3. 预测不准确：ARIMA模型的预测可能不准确，特别是在数据中存在非线性或季节性变化时。可以尝试以下解决方法：

   from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
   
   model = ARIMA(data, order=(p, d, q))
   model_fit = model.fit()
   
   # 对比模型的预测和实际值
   predictions = model_fit.predict(start=..., end=...)
   plot_predictions(data, predictions)
   
   # 尝试使用其他模型或参数来提高预测准确性
   ...
   

需要注意的是，以上解决方法仅提供了一些常见的处理方式，具体的解决方法可能因数据和问题而异。在实际应用中，还需要结合数据的特点和领域知识来选择合适的方法。