自我迴歸程序可能呈現不同程度的持續性，以及反持續性或震盪行為。所謂持續性，是指某一觀測值與其滯後之間具有高度相關；而反持續性則是指觀測值與其滯後之間有很大的變動。
右側的四個圖展示了不同程度的持續性與反持續性。哪一個序列表現出最高的持續性？
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本章將帶你了解如何在 R 中整理與視覺化時間序列資料。你會學到時間序列分析中廣泛使用的數個簡化假設，以及金融時間序列的常見特性。
在本章中，你將進行趨勢觀察，並學習白噪音（WN）模型、隨機漫步（RW）模型，以及平穩程序的定義。
本章將複習相關係數，並用它來比較兩個時間序列；同時也會將其套用於時間序列與其過去值的比較，即自我相關。你將認識自我相關函數（ACF），並練習為時間序列資料估計與視覺化自我相關。
本章將介紹自我迴歸（AR）模型及其若干基本性質。你也會在 R 中練習模擬與估計 AR 模型，並將 AR 模型與隨機漫步（RW）模型進行比較。
當前練習
本章將介紹簡單移動平均（MA）模型及其若干基本性質。你也會在 R 中練習模擬與估計 MA 模型，並將 MA 模型與自我迴歸（AR）模型進行比較。
