的估计值在统计显著不同于0,那么我们认为该时间序列是ARCH(1).如果一个时间序列模型具有ARCH(1)的误差项,那么在t+1时刻误差项的方差可以利用公式
在t时刻进行预测.
例10-17 检验月度通货膨胀率中的ARCH(1)
分析师莉塞特·米勒想要检验CPI通货膨胀月度数据是否包含自回归条件异方差.她可以利用时间序列模型所得到的残差来估计式(10-18).正如在例10-8中所讨论的,如果她对1971~2000年的月度CPI通货膨胀率建模,那么她将得到结论:可以用来对于样本外通货膨胀率进行预测的最好自回归模型为AR(1)模型.表10-17给出了该模型的误差项是否是ARCH(1)的检验结果.
因为前一期残差平方项系数