股价与白噪声
正如您在视频中所学，白噪声 指的是完全随机的数据。您可以使用下面的函数进行 Ljung-Box 检验来确认序列的随机性；当 p 值大于 0.05 时，表示该数据与白噪声没有显著差异。
> Box.test(pigs, lag = 24, fitdf = 0, type = "Ljung")
经济学中有一个著名结论叫做"有效市场假说"，认为资产价格已经反映了所有可得信息。其推论是，股票价格的日度变动应当表现得像白噪声（忽略分红、利率和交易成本）。对预测者而言，这意味着对未来价格的最佳预测就是当前价格。
您可以通过查看 goog 序列来检验这一假说。该序列包含截至 2017 年 2 月 13 日的 1,000 个交易日中 Google 的收盘价。该数据已加载到您的工作空间。
本练习是课程的一部分
R 中的预测
练习说明
- 先使用
autoplot()绘制goog序列。 - 使用
diff()配合autoplot()，绘制 Google 股价的日度变动。 - 使用
ggAcf()函数检查这些日度变动是否看起来像白噪声。 - 在预写代码中补全内容，使用 10 个滞后项对日度变动做 Ljung-Box 检验。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Plot the original series
___
# Plot the differenced series
___
# ACF of the differenced series
___
# Ljung-Box test of the differenced series
___(___, lag = ___, type = "Ljung")