时间序列白噪声是指一种随机性极高的信号，其特点是在任意时间点上都是完全无序的。它是由独立同分布的随机变量构成的，这些随机变量之间没有任何相关性，也没有趋势或者周期性。
时间序列白噪声在许多领域都有广泛的应用，特别是在经济学、金融学、信号处理和工程等领域。它作为一种理想化的信号模型，可以用来检测其他信号中的特殊模式或者规律。
具体来说，时间序列白噪声满足以下几个基本特征：
1、 平均值为零：白噪声的期望值等于零，即其各个样本点的平均值为零。
2、 方差恒定：白噪声的方差在时间上保持恒定，即各个样本点的方差相等。
3、 无自相关性：白噪声中各个样本点之间不存在相关性，也就是说它们之间没有任何联系。
4、 无序性：白噪声中的样本点是完全无序的，它们之间没有任何规律可言。
在实际应用中，我们常常通过统计分析来检验一个时间序列是否符合白噪声模型。一般来说，可以通过观察该序列的自相关函数、偏自相关函数、频谱密度等来判断。
时间序列白噪声的应用很广泛。在经济学中，我们可以将它用作对比其他时间序列模型的基准，评估其他模型对真实数据的拟合程度。在金融学中，我们可以利用白噪声模型对股票价格、汇率等进行分析和预测。在信号处理中，白噪声是一种理想化的背景噪声模型，它可以用来测试和评估各种信号处理算法和系统的性能。