用R语言写代码，数据路径为"D:\Desktop\002362hwkj.xlsx"，使用ARIMA模型预测股票收益时间序列

首先，需要读入数据。可以使用`readxl`包中的`read_excel`函数来读取Excel文件。代码如下：

library(readxl)
data <- read_excel("D:/Desktop/002362hwkj.xlsx")

接下来，需要将数据转换成时间序列对象。可以使用`ts`函数，其中`start`参数指定起始时间，`frequency`参数指定时间间隔（例如，如果数据是每天收盘价，那么时间间隔为1）。代码如下：

ts_data <- ts(data$shouyi, start = c(2010, 1), frequency = 12)

上述代码中，假设数据的收益率列名为`shouyi`，起始时间为2010年1月，时间间隔为12个月（即每年12个数据点）。

接下来，可以使用`auto.arima`函数来拟合ARIMA模型，并使用`forecast`函数来进行预测。代码如下：

library(forecast)
fit <- auto.arima(ts_data)
forecast <- forecast(fit, h = 12)

上述代码中，`h`参数指定预测的时间步长，这里设定为12，即预测未来一年的收益率。

最后，可以使用`plot`函数来可视化预测结果。代码如下：

plot(forecast)

这样就完成了使用ARIMA模型预测股票收益时间序列的任务。