非正态分布的残差

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问题跟软件没有任何关系：
几乎所有时间序列的模型都是通过MLE估计出来的，从arima，garch再到VAR，VECM，无一不假设残差正态或多元正态，然后最大化相应的MLE估计出系数，那么如果残差不正态分布，这些估计不都是无效的么？对于截面数据还能用大数定理，即使残差不正态，样本多了也就正态了，而且通常一个调查数据都能达到几千个obs，但对于经济领域的时间序列，这么高频的数据还是不多的，通常weekly的数据就已经很不错了。

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关键词：非正态分布 正态分布 非正态 weekly GARCH 正态分布

但是很多文献都不讨论这个基本问题了

hustchen2012 发表于 2015-4-24 11:18
但是很多文献都不讨论这个基本问题了

谈不上讨论，有的文献会检验正态，有的则直接忽略；个人感觉是大家都检验了，如果是正态的，那就报一下，如果不是，那就不提。

austen06 发表于 2015-4-24 11:26
谈不上讨论，有的文献会检验正态，有的则直接忽略；个人感觉是大家都检验了，如果是正态的，那就报一下， ...

很赞同，我也一直很奇怪这样，可能大名家们都不屑于做这种琐碎的事情了