He estado tratando de obtener una predicción para valores futuros en un modelo que he creado. He intentado tanto OLS en pandas y statsmodels. Esto es lo que tengo en statsmodels:

import statsmodels.api as sm
endog = pd.DataFrame(dframe['monthly_data_smoothed8'])
smresults = sm.OLS(dframe['monthly_data_smoothed8'], dframe['date_delta']).fit()
sm_pred = smresults.predict(endog)
sm_pred

La longitud de la matriz devuelta es igual al número de registros en mi marco de datos original, pero los valores no son los mismos. Cuando hago lo siguiente usando pandas no obtengo ningún valor devuelto.

from pandas.stats.api import ols
res1 = ols(y=dframe['monthly_data_smoothed8'], x=dframe['date_delta'])
res1.predict

(Tenga en cuenta que no hay una función .fit para OLS en Pandas) ¿Podría alguien arrojar algo de luz sobre cómo podría obtener predicciones futuras de mi modelo OLS en pandas o statsmodel? Me doy cuenta de que no debo usar .predict correctamente y he leí los muchos otros problemas que la gente ha tenido, pero no parecen aplicarse a mi caso.

editar Creo que 'endog' como se define es incorrecto: debería pasar los valores para los que quiero predecir; por lo tanto, he creado un rango de fechas de 12 períodos más allá del último valor registrado. Pero aún extraño algo, ya que recibo el error:

matrices are not aligned

editar Aquí hay un fragmento de datos, la última columna (en rojo) de números es la fecha delta, que es una diferencia en meses desde la primera fecha:

month   monthly_data    monthly_data_smoothed5  monthly_data_smoothed8  monthly_data_smoothed12 monthly_data_smoothed3  date_delta
0   2011-01-31  3.711838e+11    3.711838e+11    3.711838e+11    3.711838e+11    3.711838e+11    0.000000
1   2011-02-28  3.776706e+11    3.750759e+11    3.748327e+11    3.746975e+11    3.755084e+11    0.919937
2   2011-03-31  4.547079e+11    4.127964e+11    4.083554e+11    4.059256e+11    4.207653e+11    1.938438
3   2011-04-30  4.688370e+11    4.360748e+11    4.295531e+11    4.257843e+11    4.464035e+11    2.924085