時系列データ分析の本を読んでの整理4

「時系列データ分析の本を読んでの整理3」の続き。
本はこれ。

現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~

これまでは、モデルの誤差項に定常性、ホワイトノイズを仮定してきたが、それが当てはまらない場合もある。その時に、どうすれば良いのかというのが今回のテーマ。
結論を述べると、ARCHモデル、GARCHモデルを導入して、パラメータ推定を行う。さらに、パラメータには正規分布を仮定しているので、求められたパラメータに対してShapiro-Wilk検定を実施する。

パワポからslideshareにアップロードすると、必ず体裁が崩れる。面倒だから修正しないけど。