为何auto.arima对平稳时间序列拟合出ARIMA(0,0,0)模型？

最近我在处理一份时间序列数据，打算为它拟合ARIMA模型。首先得确认序列的平稳性，我用ADF检验做了验证，结果拒绝了原假设，说明这个序列是平稳的：

执行的检验命令：

adf.test(g_train)

检验输出结果：

Augmented Dickey-Fuller Test
data: g_train
Dickey-Fuller = -5.5232, Lag order = 17, p-value = 0.01
alternative hypothesis: stationary

确认序列平稳后，我用auto.arima()函数自动训练ARIMA模型，得到的结果如下：

执行的训练命令：

auto.arima(g_train)

模型输出结果：

Series: g_train
ARIMA(0,0,0) with non-zero mean
Coefficients:
mean
142.6338
s.e. 0.4700
sigma^2 estimated as ...

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Xema