根据 ACF 和 PACF 图可见：ACF 在 lag1 附近出现显著峰值，而 PACF 在 lag1–lag2 之后迅速衰减至零，因此数据可能来自 AR(2) 或 MA(1) 过程。为了进一步确定模型阶数，我分别估计了 AR(2) 与 MA(1) 模型并比较了 AIC 与 BIC。结果显示，AR(2) 的 ，均低于 MA(1) 的 ，因此选取 AR(2) 为最终模型。
得到的 AR(2) 模型为：
两个 AR 系数均显著（p<0.001）。Ljung–Box 检验表明残差无自相关（p=0.72），因此模型拟合良好。虽然 JB 与异方差检验表明残差不满足正态并存在异方差，但不影响 AR 模型参数的相合性，本题也未要求进一步拟合 GARCH，因此 AR(2) 可作为最终模型。
