>>442
ARIMAとは自己回帰和分移動平均モデルのことですよね？
過去の値動きからの予測を自己回帰モデルを土台にして行なう事、
株価が定常時系列ではないという事は理解できます。
しかし株価が特定の値動きに反応して一方に走り出しだす状態を表現するのに
ARIMAは十分な道具なのでしょうか？
非線形時系列モデルでないと肝心かなめのアノマリーが発生している状態を
正確に表現できないのではありませんか？

>>443
用語一覧が某所にあったのでコピペします。
ちなみに私も概念を理解していません。
式に株価データを当てはめてアノマリーが発生する
値域を判別できれば株価予測に使えるだろうとは言えます。

●定常時系列モデル
AR-Auto-Regressive
　　自己回帰モデル
MA-Moving Average
　　移動平均モデル
ARMA-Auto Regressive Moving Average
　　自己回帰移動平均モデル

●非定常時系列モデル
ARIMA-Auto Regressive Integrated Moving Average
　　自己回帰和分移動平均モデル

●非線形時系列モデル
ARCH-autoregressive conditional heteroscedasticity
　　自己回帰条件付き分散不均一モデル
GARCH-generalized autoregressive conditional heteroscedasticity
　一般化自己回帰条件付き分散不均一モデル