39. 某企業的資料科學團隊利用 ARIMA 模型(AutoRegressive Integrated Moving Average Model)預測每週產品銷售量。模型建立完成後，分析人員發現預測誤差隨時間呈現週期性波動，且自相關函數(ACF)顯示殘差在多個時滯(Lag)上仍顯著不為零。根據上述現象，最合理的模型診斷結論為何？ (A)模型殘差符合白噪音(White Noise)假設，預測表現穩定； (B)模型殘差雖有輕微異常，但可視為隨機誤差忽略不計； (C)模型存在配適不足(Underfitting)問題，需重新調整 p 或 q 參數以捕捉時間依賴性； (D)殘差特性不影響預測結果，無須進一步修正