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r语言时间序列分析

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简述信息一览：

1、假设有两组栅格数据，一组代表2019年中国每月降雨量，一组代表2019年中国每月植被叶面积指数（LAI）。想要得到中国月降水量与LAI的相关性分布，那么需要对两组栅格数据对应的栅格点进行逐栅格的相关性分析。

2、在R中生成时间序列的前提是我们将分析对象转成时间序列函数对象，包括观测值、起始时间、种植时间、及周期（月、季度、年）的结构。这些都能通过ts（）函数实现。

（图片来源网络，侵删）

3、数据统计分析的方法：确定研究目标和问题、数据收集和整理、描述性统计分析、探索性数据分析、推论性统计分析、相关性和回归分析、数据解释和报告。

4、做数据分析必须学R语言的4个理由R是一种灵活的编程语言，专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。

时间序列就是按时间顺序排列的一组数据序列。时间序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计技术。

（图片来源网络，侵删）

时间序列分析（Time-SeriesAnalysis）是指将原来的销售分解为四部分来看——趋势、周期、时期和不稳定因素，然后综合这些因素，提出销售预测。

时间序列分析法是一种历史资料延伸预测，也称历史引申预测法。它是对以时间数列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性进行引申外推、预测其发展趋势的方法。时间序列，也叫时间数列、历史复数或动态数列。

时间序列是指被观测到的依时间次序排列的数据序列。从经济到工程技术，从天文到地理和气象，几乎在各种领域中都会遇到时间序列。

ARIMA模型（移动平均自回归模型），其是最常见的时间序列预测分析方法。利用历史数据可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项，分别是AR模型，I即差分，和MA模型。

第一个问题的原因应该是没有把该txt文件放到R语言默认的文件夹下，所以读不到。

R表示是融资融券的品种；N是新股的意思，new的首字母，第一天上市会戴这个帽子；K是科创板的股票，代码688开头。股票收益率是反映股票收益水平的指标。

读入的是简单收益率的月度数据。作ACF图：从ACF来看月度简单收益率是白噪声。作Ljung-Box白噪声检验，分别取和：在0.05水平下均不拒绝零假设，支持IBM月度简单收益率是白噪声的零假设。

收集所需数据：需要获取历史外汇价格数据，可以从各大金融网站或交易平台获取。计算收益率：将每个时间间隔内的价格变化转换为收益率。通常使用对数收益率（logreturns）进行计算，公式为：log（今日价格/昨日价格）。

. 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。

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