Python com projeções Arima, gráficos, erro calculado, assertividade e alguns cenários

Primeiro) Através de uma base em csv eu preciso do melhor modelo ARIMA (auto arima) que projete as variaveis de interesse 'beneficios_valor_sp' e 'contribuicao_inss_sp'. A base vai até 2023, preciso de uma projeção anual até 2100 destas duas variáveis com uma coluna extra chamada sustentabilidade (somando as duas variaveis) e mais uma coluna onde se for negativo é 'insustentável' e se for positivo é 'sustentável'. Depois do modelo rodado preciso de uma base contendo os dados reais (só dessas 2 variáveis + ano) e os projetados (tem que tem uma lógica boa e crescente). Dali eu preciso de um gráfico com essas variaveis reais e projetadas num gráfico. Preciso de mais um gráfico somente com o variável nova de 'sustentabilidade' versus tempo.
Depois disso preciso de mais alguns cenários extras:
1. Aumentando em 10% a 'expectativa_vida_sp' ( vezes 1.1 para cada ano ), crie outro modelo ARIMA para identificar o impacto nas duas variaveis principais ('beneficios_valor_sp' e 'contribuicao_inss_sp') até 2100 (lembrando que há variaveis que são dependentes dentro do modelo). Adicione um gráfico com as 4 variaveis (beneficio, contribuicao, expectativa antes e expectativa +10%)
2. Mesmo cenário acima, porém agravando em 20% a taxa de envelhecimento.
3. Mesmo cenário acima, porém agravando em 30% a taxa de envelhecimento.
2. Aumentando a expectativa de vida em 20%, replique exatamente a mesma coisa que o ítem 1, com gráficos
4. Aumentando em 10% o reajuste_beneficio_brasil, outro modelo arima, que mostre as 2 variaveis principais, lembrando sempre que essa variavel impacta outras dentro do modelo, tabela, gráfico.
5. Mesmo cenário acima, porém agravando em 20% o reajuste_beneficio_brasil
6. Mesmo cenário acima, porém agravando em 20% o reajuste_beneficio_brasil.
7. Tabela colocando lado a lado os cenários 10-20-30 da expectativa de vida, trazendo as 2 variaveis principais e sustentabilidade (soma das 2). Gráfico.
8. Mesmo que o 7, porém para reajuste.
* Sempre com comentários de descrição dos passos principais exemplo: carregamento de bibliotecas, normalização de dados, criação de datas futuras, etc.
Também por favor, deixar as tabelas em formato pronto para extração excel.
Por favor, teste também a assertividade do modelo e deixe com um print dos resultados.
Muuuuuuuuuuuuuito obrigada!