是的，你的预测结果可能与没有进行逆差分有关。在进行差分时，需要对预测结果进行逆差分，以将其转换回原始数据的尺度。通常，逆差分可以通过对预测结果进行累加或反向差分来实现。

SARIMA模型中的一阶差分和ARIMA模型的一阶差分是相同的，都是指对时间序列进行一次差分。在进行预测时，需要对预测结果进行逆差分，以将其转换回原始数据的尺度。

对于如何进行逆差分，具体的方法取决于你进行差分时使用的方法。如果你使用的是一阶差分，那么逆差分通常可以通过对预测结果进行累加来实现。如果你使用的是二阶差分，那么逆差分通常需要进行两次逆差分操作。在进行逆差分时，需要注意将预测结果转换回原始数据的尺度，例如将对数数据转换为原始数据。

总之，进行时间序列预测时，需要注意进行逆差分操作，以将预测结果转换回原始数据的尺度。

我这里相当于是对季节进行了一次年度差分，我的数据是按月分布的，所以进行逆差分是“Y预测=y_predict+L12.y原始”吗，但这样得到的好像只是未来一年的值，我想要未来两年的预测值该怎么写stata命令呢

不好意思 不熟悉这个模型

不熟悉这个问题，飘过