『壹』 R語言做時間序列分析時，summary給出的結果都是什麼意思啊
這個是自動適應參數估計的結果。
模型估計為ARIMA(4,0,2)，即ARMA(4,2)
系數為：
ar1 ar2 ar3 ar4 ma1 ma2
-0.5505 0.2316 0.0880 -0.4325 -0.1944 -0.5977
s.e. 0.1657 0.1428 0.1402 0.1270 0.1766 0.1732
s.e.是系數的標准差，系數顯著性要自己算，|系數/se| > 1.96 即 95％的置信度
sigma^2 estimated 估計值方差
log likelihood 對數似然值
（這個不用解釋了吧）
AIC=709.13 AICc=710.73 BIC=725.63
再就是下面一堆誤差計算
ME Mean Error
RMSE Root Mean Squared Error
MAE Mean Absolute Error
MPE Mean Percentage Error
MAPE Mean Absolute Percentage
MASE Mean Absolute Scaled Error
『貳』 金融時間序列分析用R語言建立AR模型！
對R做平穩性檢驗，結果顯示，在5%的顯著性水平下接受拒絕原假設，表明不存在 ... 在建立計量經濟模型時，總要選擇統計性質優良的模型
對上證指數收益率序列AR（3）模型進行條件異方差的ARCHLM檢驗（滯後8階），結果給出
AR模型的參數估計 GARCH模型可以消除金融時間序列的ARCH效應，模擬和預測其波動性。
『叄』 R語言里做時間序列分析有哪些包
傾情推薦TSA這個函數包，包含了《時間序列分析及應用：R語言》中幾乎所有涉及到的函數~
library(zoo)
###時間格式預處理
library(xts)
###同上
library(timeSeires) ###同上
library(urca) ###進行單位根檢驗
library(tseries) ###arma模型
library(fUnitRoots) ###進行單位根檢驗
library(FinTS) ###調用其中的自回歸檢驗函數
library(fGarch) ###GARCH模型
library(nlme) ###調用其中的gls函數
library(fArma) ###進行擬合和檢驗
『肆』 R語言做時間序列分析時，summary給出的結果都是什麼意思
一般看一下p-value的值和指標後面的*就好了，如果p-value值小於閾值，同時系數後面是***的話，基本可以判定為平穩的時間序列
『伍』 用r語言進行時間序列分析如何顯示最終的方程
時間序列（time series）是一系列有序的數據。通常是等時間間隔的采樣數據。如果不是等間隔，則一般會標注每個數據點的時間刻度。
time series data mining 主要包括decompose（分析數據的各個成分，例如趨勢，周期性），prediction（預測未來的值），classification（對有序數據序列的feature提取與分類），clustering（相似數列聚類）等。
這篇文章主要討論prediction（forecast，預測）問題。 即已知歷史的數據，如何准確預測未來的數據。
『陸』 R語言里做時間序列分析有哪些包
直接谷歌一下，「時間序列分析 R語言」，就能得到你想要的結果
以下結果來自， 作者：詹鵬2012-9-20 22:46:46
【包】
library(zoo) #時間格式預處理
library(xts) #同上
library(timeSeires) #同上
library(urca) #進行單位根檢驗
library(tseries) #arma模型
library(fUnitRoots) #進行單位根檢驗
library(FinTS) #調用其中的自回歸檢驗函數
library(fGarch) #GARCH模型
library(nlme) #調用其中的gls函數
library(fArma) #進行擬合和檢驗
【基本函數】
數學函數
abs，sqrt：絕對值，平方根 log, log10, log2 , exp：對數與指數函數 sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函數 sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：雙曲函數
簡單統計量
sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位間距）等為統計量，sort，order，rank與排序有關，其它還有ave，fivenum，mad，quantile，stem等
『柒』 用R語言做時間序列分析時，模型為指數時R語言怎麼寫
動平均法的基本原理，是通過移動平均消除時間序列中的不規則變動和其他變動，從而揭示出時間序列的長期趨勢。 說指數平滑法是在移動平均法基礎上發展起來的一種時間序列分析預測法，它是通過計算指數平滑值，配合一定的時間序列預測模型對現象
『捌』 R語言畫時間序列圖
用xlim或者ylim命令。比如：
# Specify axis options within plot()
plot(x, y, main="title", sub="subtitle",
xlab="X-axis label", ylab="y-axix label",
xlim=c(xmin, xmax), ylim=c(ymin, ymax))