ARCH模型由美國加州大學聖迭哥分校羅伯特·恩格爾(Engle)教授1982年在《計量經濟學》雜誌(Econometrica)的一篇論文中首次提出。此後在計量經濟領域中得到迅速發展。所謂ARC在经典的Black-Scholes模型当中，我们假设回报率是正态分布的，价格是服从lognormal分布。然而实际的资产收益的性质却和这个假设大相径庭。实际的资产回报率并非
比如00-07年波动都相对小，而08-14年波动就相对大。因此ARCH模型常用于波动丛聚现象明显的时间序列中，尤其是股市。考虑到股市的牛熊关系到大家的腰包，ARCH及其ARCH模型是获得2003年诺贝尔经济学奖的计量经济学成果之一。被认为是最集中反映了方差变化特点而被广泛应用于金融数据时间序列分析的模型。目前所有的波动率模型中，ARCH类模
(＊?↓˙＊) (R. F. Engle 1982) 提出了ARCH模型(自回归条件异方差模型),这是对将波动率定义为条件标准差，第一次提出的波动率的理论模型。基本思想是：资产收益率的扰动序列是前后不相关这个方程σt²=α0+α1ϵt-1²+α2ϵt-2²+ …αpϵt-p²就是ARCH模型的核心。它的意思是说，t期的波动性σt²,是过去p期的残差平方的加权和。也就是说，如果
ARCH 模型的定义k − 变量回归模型： k-变量回归模型：k−变量回归模型：y t = γ 0 + γ 1 x 1 t + ⋯ + γ k x k t + u t ( 1 ) y_t=\gamma_0+\gamma_11. ARCH模型ARCH又被称为自回归条件异方差模型。在传统计量经济学中，干扰项的方差常被设为常数，但是实际情况下这样设为常数并不是最恰当的处理方式。很多时
