残差平方的ACF检验

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最近在用X-13ARIMA-SEATS做季节调整，遇到了一个问题，希望大家帮忙解答。
在用Ljung-BoxQ统计量对模型残差平方（注意是残差平方，不是残差）做ACF检验时，有几个lag值下p值很小，说明有自相关性，官方文档里说这样的后果是统计推断变得不可靠，请问大家为什么要对残差的平方的ACF做检验，检验不通过时为什么会使得统计推断不可靠呢？
谢谢大家！

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是否是存在ARCH效应？试试看。

liuhanzhong 发表于 2020-3-24 08:04
是否是存在ARCH效应？试试看。

请问为什么要对残差平方进行自相关检验呢？就是背后的理论我不太明白，请赐教~

seagullthy 发表于 2020-3-24 12:29
请问为什么要对残差平方进行自相关检验呢？就是背后的理论我不太明白，请赐教~

可以看下这个贴子
https://bbs.pinggu.org/thread-7891843-1-1.html

我的理解是acf和pacf是建arma用的，但是建了arma后对模型残差分析发现结果不理想/存在arch效应（存在异方差），所以后面要改成用garch模型
正在做作业，但是之前参考资料做garch模型没看清楚，全部拟了arima（p，q）-garch（p，q），现在突然发现好像arima不需要一起做……