%金融資料分析導論—基於R語言   基礎理論： 1、在時間序列分析中，統計推斷的基礎是弱平穩性的概念。    %P30 2、一個弱平穩時間序列是序列前後不相關的（例如股票收益率沒有顯著的前後相關性這個原假設），充要條件，對所有的k>0,自相關係數=0。    %P34-35 3、資本資產定價模型(Capital Asset Pricing Model,CAPM)，理論的一種形式就是假定序列x(i)是不可預測的，且沒有自相關性。自相關係數是否為0的檢驗用來作為有效市場假定是否成立的一個判定工具。    %P36   弱平穩（Weakly stationary):     如果一個時間序列的一階矩和二階矩（即均值和方差）具有時間不變性，則稱它為弱平穩的。    %P30   間隔為k的自相關係數（lag-k autocorrelation):     弱平穩時間序列x(t), x(t)與x(t-k)的相關係數稱為x(t)的lag-k autocorrelation.    %P32   自相關函式（Autocorrelation Function,ACF):     自相關係數組成的集合。 %P32   白噪聲序列(White Noise):     如果時間序列x(i)是一個具有有限個均值和有限個方差的獨立同分布隨機變數序列，則稱為一個白噪聲序列。（ex：高斯白噪聲），其所有的自相關函式為0。實際中如果所有自相關函式接近於零，則認為該序列是白噪聲序列。