【 Python 時系列解析 】Yahoo Finance から FTSEロンドン株価データ を 取得して、経済時系列解析 の 作業手順 を通しで行ってみる 〜 データの定常性検定 から（G）ARCHモデル推定 まで - Qiita【 参考 】時系列解析の実行手順 について python for economist[第6回]: statsmodelsでかんたん回帰分析 （Googleブックス） 横内 大介・青木 義充（共著）『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～』技術評論社 経済企画庁経済研究所編集 経済分析 「計量経済分析再考 -より信頼性の高いモデル 作りのための推定手続き- 」 第112号 昭和63年7月 【 以下の流れ を 通しで 行ってみます 】 （ ARIMAモデル 実行した後に、モデル残差系列に自己相関の有無をチェック後、残差棄却できなかったため、GARCHモデルを実行します。 ） 1. データの定常性検定 2. 定常データへの加工 3. ARIMAモデル推計 4. 残差の系列相関のチェック 5. （G）ARCHモデル推定 【 データ取得 】 pandas.web_
