ARCH效应分析（自回归条件异方差分析）是一种用于研究时间序列数据中波动性聚集现象的方法。它由经济学家RobertEngle在1982年提出，主要用于分析金融时间序列（如股票收益率、汇率等）的波动性特征。ARCH模型的核心思想是：当前时刻的方差（波动性）不仅受到过去误差项的影响，还受到过去方差的影响。这意味着较大的波动往往伴随着后续较大的波动，而较小的波动则倾向于跟随较小的波动，形成“波动聚集”现象。ARCH效应分析通常包括以下步骤：1.**检验ARCH效应**：通过拉格朗日乘数检验（LM检验）或观察残差平方的自相关性，判断时间序列是否存在ARCH效应。2.**建立ARCH模型**：如果存在ARCH效应，可以构建ARCH或GARCH（广义ARCH）模型来刻画波动性的动态变化。3.**预测波动性**：利用估计的模型对未来波动性进行预测，为风险管理、资产定价等提供依据。ARCH效应分析广泛应用于金融计量经济学、风险管理、期权定价等领域，帮助研究者更好地理解市场波动规律。
