Hola Diego. Está perfecto todo lo que decís. No es necesario para el diagnóstico del modelo la normalidad de los residuos, basta con que sean ruido blanco.
La normalidad es buena para tener mayor sustento teórico. Si los residuos son normales, eso termina haciendo que la distribución conjunta de la serie de tiempo en una cantidad finita de tiempos tenga también distribución normal, y los estimadores máximo verosímiles están basados en la normalidad de los residuos. Si los residuos no fueran normales por ejemplo lo que el paquete te da como estimadores, no son en verdad estimadores máximo verosímiles.
Es cierto que para la definición del modelo no es necesaria la normalidad, pero si se da en nuestra serie en particular es bueno.
Saludos, Juan.
Es cierto que para la definición del modelo no es necesaria la normalidad, pero si se da en nuestra serie en particular es bueno.
Saludos, Juan.