[求助]请问如何判断一组序列是否存在ARCH效应（附例子）

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我通过Eviews软件对一组时间序列数据进行ARCH测试，得到结果如下

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	0.980086	0.066359	14.76951	0
STD_RESID^2(-1)	-0.038851	0.0233	-1.667451	0.0956
STD_RESID^2(-2)	0.031484	0.023313	1.350467	0.177
STD_RESID^2(-3)	0.033164	0.023309	1.422801	0.155
STD_RESID^2(-4)	-0.017047	0.023311	-0.731298	0.4647
STD_RESID^2(-5)	0.01313	0.023296	0.563608	0.5731
R-squared	0.004142	Mean dependent var		1.002047
Adjusted R-squared	0.001439	S.D. dependent var		1.751613
S.E. of regression	1.750353	Akaike info criterion		3.960753
Sum squared resid	5643.4	Schwarz criterion		3.978681
Log likelihood	-3653.736	F-statistic		1.532159
Durbin-Watson stat	1.999738	Prob(F-statistic)		0.17654

不知是否存在ARCH效应？

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关键词：ARCH效应 ARCH ARC RCH coefficient 判断 序列 效应 ARCH 例子

PS：请写明是否存在ARCH效应的原因，谢谢！！

按照Eviews上，对残差进行ARCH-LM检验就可以判断了

我这个例子就是再Eviews上对残差进行ARCH－LM检验得到的结果，就是不知道判断依据，请高手指点一下。谢谢！！！

这个结果好像不是对残差进行ARCH-M检验吧。建议看一下高铁梅的eviews教材中有关时间序列的内容。感觉还蛮实用的

是啊,好像是回归的内容,不是检验的内容

应该是回归的内容！做完回归接下来：在回归的窗口Equation 的VIEW 的residuacl tests，然后是heteroskedasticity tests,在选择ARCH ，滞后数应该是3，就可以得出来了！

是回归的内容。。。
接下来：VIEW 的residuacl tests，选heteroskedasticity tests,在选择ARCH ，滞后数你自己看哪个合适，就可以得出来了。。。看下F和卡方统计量怎么样？
或者你看残差序列图初步判定下

求大神告知统计量的判断标准~