Eviews里的Correlogram

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大家好，这是小弟的第一个帖子，我是个eviews大菜鸟，初来论坛希望能和大家互相交流。

最近我在研究上证指数收益率的自相关程度时遇到了这样一个问题：

首先，这是我对今年加上去年每天的数据进行自相关检测的图片，显然无法拒绝自相关系数为0的假设。
接着，这是我对2008-2015年所有数据进行自相关检测的图片，发现1,2,3阶的Prob更大了，显示更微弱的自相关

然后，我接着扩大样本量，发现整体的Prob都呈下降的趋势，5阶之后的Prob已经到了可以拒绝原假设的地步。
最后我把从1990到2015年的所有数据全作为样本，结果如下：

光看上图的结果，我显然可以得出“日收益率之间存在明显自相关现象“的结论，但是结合之前的多幅图来看的话，这个结论又显得站不住脚，因为貌似随着样本数量的增加，总是可以得出数据之间存在自相关关系的结论。 请问各位大神，这种情况怎么解释呢？另外，如果Q-Stat不使用于这种大样本的自相关检验，各位能否推荐一个别的好方法呢？

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关键词：correlogram EVIEWS Views Eview Corr 上证指数 收益率 图片 检测 样本

有可能是数据增多后导致自相关趋于明显。特别是有滞后的情况下。

我查了下Q-stats的表达式，随着样本量T的增加，比较明显的是Q-stat总是会趋于增加的，而其服从的卡方分布的自由度又不变，所以早晚Prob会趋于0。您觉得这样看来有没有道理呢？

顶下，求大神指教