在您提供的forecast()代码行中，您为(fc, se, and conf)请求的变量与forecast()函数实际返回的变量之间似乎不匹配。statsmodels.tsa.arima.model.ARIMAResults模块中的forecast()函数仅返回指定时间段的预测值，而不返回se和conf变量。
我想你是混淆了ARMA模型和ARIMA模型。在ARMA模型中，forecast()方法返回这3个值。
要解决此处的问题，您可以修改代码以仅请求预测值。下面是更新后的代码：

# Only ask for the forecasted values
fc = fitted.forecast(638, alpha=0.05)

字符串
通过进行此更改，您将收到指定时间段（在给定示例中为638天）的未来值（fc）的Series。
您可以参考ARIMA文档here。
您可以参考ARMA文档here
这里有一个工作示例：

import numpy as np
import statsmodels.api as smapi

# ensure reproducibility
np.random.seed(42)

# time series for one year with daily frequency
time_index = pd.date_range(start='2013-07-01', periods=365, freq='D')
# random price values for training data
values = np.random.rand(365)*10
# create the dataframe
train_data = pd.DataFrame(values, index=time_index, columns=['Price'])

# time series for one month of test
time_index = pd.date_range(start='2014-07-01', periods=30, freq='D')
# random price values for test data
values = np.random.rand(30)*10
# create the dataframe
test_data = pd.DataFrame(values, index=time_index, columns=['Price'])

model = smapi.tsa.arima.ARIMA(train_data, order = (1,1,0))
fitted = model.fit()

fc=fitted.forecast(30)
test_data['forecasted'] = fc
test_data

型