什么是arch模型
ARCH模型，全称自回归条件异方差模型，是一种用来处理时间序列的模型。它针对因变量的方差进行描述并预断整测，被解释变量的方差按照公式的设定而依赖于该变量的过去值，或依赖于一些独立的外生变量。
ARCH模型的基本思想是在以前信息集下，某一时刻一个噪声的发生是服从正态分布。该正态分布的均值为零，方差是一个随时间变化的量(即为条件异方差)。并且这个随时间变化的方差是过去有限项噪声值平方的线性组合(即为自回归)。这样就构成了自回归条件异方差模型。
ARCH模型通常对主体模型的随机扰动项进行建模分析，以便充分的提取残差中的信息，使得最终的模型残差成为白噪声序列。它广泛应用于波动性有关广泛研究领域，包括政策研究、理论命题检验、季节性分析等方面。
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