『壹』 R语言做时间序列分析时，summary给出的结果都是什么意思啊
这个是自动适应参数估计的结果。
模型估计为ARIMA(4,0,2)，即ARMA(4,2)
系数为：
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.是系数的标准差，系数显著性要自己算，|系数/se| > 1.96 即 95％的置信度
sigma^2 estimated 估计值方差
log likelihood 对数似然值
（这个不用解释了吧）
AIC=709.13 AICc=710.73 BIC=725.63
再就是下面一堆误差计算
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
『贰』 金融时间序列分析用R语言建立AR模型！
对R做平稳性检验，结果显示，在5%的显著性水平下接受拒绝原假设，表明不存在 ... 在建立计量经济模型时，总要选择统计性质优良的模型
对上证指数收益率序列AR（3）模型进行条件异方差的ARCHLM检验（滞后8阶），结果给出
AR模型的参数估计 GARCH模型可以消除金融时间序列的ARCH效应，模拟和预测其波动性。
『叁』 R语言里做时间序列分析有哪些包
倾情推荐TSA这个函数包，包含了《时间序列分析及应用：R语言》中几乎所有涉及到的函数~
library(zoo)
###时间格式预处理
library(xts)
###同上
library(timeSeires) ###同上
library(urca) ###进行单位根检验
library(tseries) ###arma模型
library(fUnitRoots) ###进行单位根检验
library(FinTS) ###调用其中的自回归检验函数
library(fGarch) ###GARCH模型
library(nlme) ###调用其中的gls函数
library(fArma) ###进行拟合和检验
『肆』 R语言做时间序列分析时，summary给出的结果都是什么意思
一般看一下p-value的值和指标后面的*就好了，如果p-value值小于阈值，同时系数后面是***的话，基本可以判定为平稳的时间序列
『伍』 用r语言进行时间序列分析如何显示最终的方程
时间序列（time series）是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔，则一般会标注每个数据点的时间刻度。
time series data mining 主要包括decompose（分析数据的各个成分，例如趋势，周期性），prediction（预测未来的值），classification（对有序数据序列的feature提取与分类），clustering（相似数列聚类）等。
这篇文章主要讨论prediction（forecast，预测）问题。 即已知历史的数据，如何准确预测未来的数据。
『陆』 R语言里做时间序列分析有哪些包
直接谷歌一下，“时间序列分析 R语言”，就能得到你想要的结果
以下结果来自， 作者：詹鹏2012-9-20 22:46:46
【包】
library(zoo) #时间格式预处理
library(xts) #同上
library(timeSeires) #同上
library(urca) #进行单位根检验
library(tseries) #arma模型
library(fUnitRoots) #进行单位根检验
library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数
library(fGarch) #GARCH模型
library(nlme) #调用其中的gls函数
library(fArma) #进行拟合和检验
【基本函数】
数学函数
abs，sqrt：绝对值，平方根 log, log10, log2 , exp：对数与指数函数 sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数 sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数
简单统计量
sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，sort，order，rank与排序有关，其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等
『柒』 用R语言做时间序列分析时，模型为指数时R语言怎么写
动平均法的基本原理，是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动，从而揭示出时间序列的长期趋势。 说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象
『捌』 R语言画时间序列图
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))