要了解ARIMAX模型中外生变量的逆向因果关系的解决方法，可以参考以下步骤和示例代码：

步骤1：首先，你需要导入所需的库和模块。使用以下代码示例导入需要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

步骤2：接下来，准备你的数据。假设你有一个包含外生变量的时间序列数据集。你可以使用以下代码示例创建一个示例数据集：

# 创建示例数据集
data = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='1/1/2020', periods=100),
                     'exogenous_var': np.random.randn(100),
                     'endogenous_var': np.random.randn(100)})
data = data.set_index('date')

步骤3：然后，你需要拟合ARIMAX模型。使用以下代码示例拟合ARIMAX模型：

# 拟合ARIMAX模型
model = sm.tsa.ARIMA(endog=data['endogenous_var'], exog=data['exogenous_var'], order=(1,0,0))
model_fit = model.fit(disp=0)

步骤4：最后，你可以使用拟合的模型来进行预测和分析。使用以下代码示例预测未来的值：

# 预测未来值
pred = model_fit.predict(start=len(data), end=len(data)+10, exog=data['exogenous_var'])
print(pred)

这样，你就可以使用ARIMAX模型来建立外生变量的逆向因果关系了。

请注意，以上代码示例仅仅是一个示例，实际应用中可能需要根据你的数据和需求进行相应的修改和调整。