>>445
線形時系列モデルでよいのかという疑問について自己レスします。
線形時系列モデル(AR、MA、ARMA、ARIMA)の式は下記ページで紹介されています。
いずれのモデルも1次項の和の形で表現されており明白な線形モデルです。
「時系列分析（ARIMAモデル）の機能とその活用」
http://www.i-juse.co.jp/statistics/support/sympo/m10/m10-s02.html

これらのモデルについてノイズがないケースで考えてみます。
異なる大きさの単発大口買いを与えた場合、
提灯買いによる変動は大口買いによる変動に正確に比例します。
また時間を置いて同じ大きさの大口買いを与えた場合、
それぞれの提灯買いによる変動は正確に同じ大きさになります。

しかし現実の市場では大口買いによる変動が大きいほど急激に注目を集め、
提灯買いによる変動は比例関係以上のペースで増大します。
現実の市場で同じ大きさの大口買いがあった場合、
2回目の提灯買いはすっ高値をつかむまいとするので１回目ほど値上がりしないし
3回目の大口買いに期待するので1回目より値下がりしにくくなります。
株価変動はあきらかに非線形であり線形モデルによる近似は質の悪い近似です。

推測ですが、この非線形という性質がアノマリー発生の重要な原因であり
線形モデルからのずれを全てノイズとすると多くのアノマリーについて
それが発生するケースと発生しないケースを区別できないでしょう。
株価変動の解析には非線形システムに対応できる道具が必要です。

MemCalc(最大エントロピー法を改良した手法)を売り込むサイトに
自己相関モデルの原理的限界について指摘したページがありました。

「AR vs MEM」
http://www.gms-jp.com/MemCalc_HP/2-2-2.htm
「MemCalc百問百答」
http://www.gms-jp.com/MemCalc_HP/contents.htm