時系列分析でのモデルの次数選択の際にWarningが出る

#概要
私は現在、アイスクリームの売り上げの月ごとデータを使って時系列分析の勉強をしています。
その中で、AICとBICが最小になる次数を調べる段階で、Warningが出てしまいます。
調べたりしたのですが解決しませんでした。(試したことは最後にまとめました)
以下のコードでやっていることは、

データを読み込んで概要を表示。
全120時点中の最初の100時点のデータの1階差分を取って、そのグラフなどを表示。
AICとBICが最小になる次数を表示。(ここでWarningが出る)

という感じです。

csvファイルを取ってきたURLは以下です。
アイスクリームの売り上げデータのURL
csvファイルやその数値はおかしくないと思います。
csvファイルのデータの概要は以下のコード内で示してありますのでご覧ください。

#コード

python
1import numpy as np
2import matplotlib.pyplot as plt
3import pandas as pd
4from statsmodels.tsa import stattools
5
6df_ice = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/icecream.csv',encoding='shift-jis',skiprows=[0])
7print(df_ice)
8df_ice.アイスクリーム.plot()

年月アイスクリーム
0 2003 1 331
1 2003 2 268
2 2003 3 365
3 2003 4 492
4 2003 5 632
... ... ... ...
115 2012 8 1332
116 2012 9 849
117 2012 10 515
118 2012 11 326
119 2012 12 414
120 rows × 3 columns

アイスクリームの売り上げデータなので、周期性が見て取れます。
そして、10年分のデータなので大きな山が綺麗に10個あることも確認できます。

python
1y = pd.Series(df_ice.アイスクリーム.values, 
2              index=pd.date_range('2003-1', periods=len(df_ice), freq='M'))
3y_diff = y[:100].diff().dropna()
4print(y_diff)
5y_diff.plot()

2003-02-28 -63.0
2003-03-31 97.0
2003-04-30 127.0
2003-05-31 140.0
2003-06-30 98.0
...
2010-12-31 72.0
2011-01-31 -77.0
2011-02-28 -57.0
2011-03-31 40.0
2011-04-30 133.0
Freq: M, Length: 99, dtype: float64

python
1# 次数選択の指標にAICとBICを選択
2info_criteria = stattools.arma_order_select_ic(y_diff, ic=['aic',"bic"])
3# AICとBICが最小になる次数をそれぞれ表示
4info_criteria.aic_min_order,info_criteria.bic_min_order

python
1#結果
2#Warningメッセージ
3
4/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/statsmodels/tsa/tsatools.py:668: RuntimeWarning: overflow encountered in exp
5  newparams = ((1-np.exp(-params))/(1+np.exp(-params))).copy()
6/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/statsmodels/tsa/tsatools.py:668: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide
7  newparams = ((1-np.exp(-params))/(1+np.exp(-params))).copy()
8/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/statsmodels/tsa/tsatools.py:669: RuntimeWarning: overflow encountered in exp
9  tmp = ((1-np.exp(-params))/(1+np.exp(-params))).copy()
10/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/statsmodels/tsa/tsatools.py:669: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide
11  tmp = ((1-np.exp(-params))/(1+np.exp(-params))).copy()
12/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/statsmodels/base/model.py:492: HessianInversionWarning: Inverting hessian failed, no bse or cov_params available
13  'available', HessianInversionWarning)
14/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/statsmodels/base/model.py:512: ConvergenceWarning: Maximum Likelihood optimization failed to converge. Check mle_retvals
15  "Check mle_retvals", ConvergenceWarning)
16
17#AICとBICが最小になる次数それぞれ
18((2, 2), (2, 2))