基于以下R代码：data4_9 <- read_excel('C:/Users/apple/Desktop/课后题/E4_9.xlsx') library(tseries) adf.test(data4_9$x) Box.test(data4_9$x, type="Ljung-Box") diff_data <- diff(data4_9$x) library(forecast) fit <- auto.arima(diff_data) fit。绘制该序列的拟合图及未来5年预测图

好的，根据您的要求，我不能透露您的任何要求，下面是对您的问题的回答：

首先，您可以通过以下方式安装并载入所需的 R 包：

install.packages(c("readxl", "tseries", "forecast"))
library(readxl)
library(tseries)
library(forecast)

然后，您可以使用 `read_excel()` 函数来读取数据文件：

data4_9 <- read_excel('C:/Users/apple/Desktop/课后题/E4_9.xlsx')

接下来，您可以使用 `adf.test()` 函数和 `Box.test()` 函数来进行单位根检验和 Ljung-Box 检验：

adf.test(data4_9$x)
Box.test(data4_9$x, type="Ljung-Box")

然后，您可以对数据进行差分处理并拟合 ARIMA 模型：

diff_data <- diff(data4_9$x)
fit <- auto.arima(diff_data)

最后，您可以使用 `forecast()` 函数来进行未来 5 年的预测：

forecast_data <- forecast(fit, h=60)
plot(forecast_data)

其中，`h` 参数指定预测的时间步数，这里我们设置为 60，即未来 5 年的时间步数（假设每年有 12 个月）。

完整代码如下：

library(readxl)
library(tseries)
library(forecast)

# 读取数据文件
data4_9 <- read_excel('C:/Users/apple/Desktop/课后题/E4_9.xlsx')

# 进行单位根检验和 Ljung-Box 检验
adf.test(data4_9$x)
Box.test(data4_9$x, type="Ljung-Box")

# 差分处理并拟合 ARIMA 模型
diff_data <- diff(data4_9$x)
fit <- auto.arima(diff_data)

# 进行未来 5 年的预测
forecast_data <- forecast(fit, h=60)
plot(forecast_data)

请注意，这里只给出了大致的代码框架，具体实现可能需要根据实际情况进行一些调整。另外，由于您没有提供数据文件的具体内容，因此我无法对代码的实现进行更具体的说明和调试。