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

数据

敏感性分析就是通过森林图看你的数据哪个靠外，一般都是样本量过少的那组或者其他情况，去掉这组数据后，会发现I2大于50%，或者P值大于0.1,这样就可以避免异质性，选择固定效应，不用随机效应。

敏感性分析是从多个不确定性因素中逐一找出对投资项目经济效益指标有重要影响的敏感性因素，并分析、测算其对项目经济效益指标的影响程度和敏感性程度

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