条件付き分散不均一性を見付ける
TimeSeriesModelFitはデータの条件付き分散不均一性を自動的にチェックし，ARCH/GARCHモデルをデータにフィットする．
スターバックス社の株の毎日の利益の時系列を生成する．
| In[2]:= |  X |
| In[3]:= |  X |
| Out[3]= |  |
自己相関関数を計算する．
| In[4]:= |  X |
| Out[5]= |  |
利益の配列について自己相関の検定を行う．
| In[6]:= |  X |
| Out[6]= |  |
戻された時系列は自己相関ではないが，その平方は自己相関である．
| In[7]:= |  X |
| In[8]:= |  X |
| Out[8]= |  |
| In[9]:= |  X |
| Out[9]= |  |
TimeSeriesModelFitはGARCHファミリがデータに最もよくフィットすると判定する．
| In[10]:= |  X |
| Out[10]= |  |
フィットされた過程を求める．
| In[11]:= |  X |
| Out[11]= |  |
モデルの残差は非相関に見える．
| In[12]:= |  X |
| Out[12]= |  |
| In[13]:= |  X |
| Out[13]= |  |
TimeSeriesModelを使って，予測の信頼区間を計算する．
| In[14]:= |  X |
| In[15]:= |  X |
| Out[15]= |  |
