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  ARCH模型(Autoregressive conditional heteroskedasticity model).ARCH模型由美國加州大學圣迭哥分校羅伯特·恩格爾(Engle)教授1982年在《計量經濟學》雜志（Econometrica）的一篇論文中首次提出。此后在計量經濟領域中得到迅速發展。

  所謂ARCH模型，按照英文直譯是自回歸條件異方差模型。粗略地說，該模型將當前一切 可利用信息作為條件，并采用某種自回歸形式來刻劃方差的變異，對于一個時間序列而言，在不同時刻可利用的信息不同，而相應的條件方差也不同，利用ARCH 模型，可以刻劃出隨時間而變異的條件方差。

  作為一種全新的理論，ARCH模型在近十幾年里取得了極為迅速的發展，已被廣泛地用于驗證金融理論中的規律描述以及金融市場的預測和決策。

  ARCH模型是獲得2003年諾貝爾經濟學獎的計量經濟學成果之一。被認為是最集中反映了方差變化特點而被廣泛應用于金融數據時間序列分析的模型。ARCH模型是過去20年內金融計量學發展中最重大的創新。目前所有的波動率模型中,ARCH類模型無論從理論研究的深度還是從實證運用的廣泛性來說都是獨一無二的。

  ARCH模型在分析中的應用

  ARCH模型的應用分析。從1982年開始就一直沒有間斷，經濟學家和計量經濟學家們，力圖通過不斷挖掘這個模型的潛力，來不斷增強我們解釋和預測市場的能力。從國外的研究情況來看，大致有兩個研究方向：

  一是研究ARCH模型的拓展，完善ARCH模型。自ARCH模型始創以來，經歷了兩次突破。一次是Bollerslev T. 提出廣義ARCH (Generalized ARCH) , 即GARCH模型，從此以后，幾乎所有的ARCH 模型新成果都是在GARCH模型基礎上得到的。第二次則是由于長記憶在經濟學上的研究取得突破，分整研究被證明更有效地刻畫了某些長記憶性經濟現象，與ARCH模型相結合所誕生的一系列長記憶ARCH模型的研究從1996年至今方興未艾。

  第二個應用是將ARCH模型作為一種度量金融時間序列數據波動性的有效工具，并應用于與波動性有關廣泛研究領域。包括政策研究、理論命題檢驗、季節性分析等方面。

  ARCH模型能準確地模擬時間序列變量的波動性的變化，它在金融工程學的實證研究中應用廣泛，使人們能更加準確地把握風險（波動性），尤其是應用在風險價值（Value at Risk）理論中，在華爾街是盡人皆知的工具。

  可以預見，未來的研究將會在方法論和工具論兩個方向進一步展開，特別是其應用研究還在不斷拓展，特別是伴隨著市場微觀結構理論的成熟，采用ARCH模型來模擬波動性，將會對期貨交易制度設計，風險控制制度設計和投資組合風險管理策略研究，提供一個更為廣闊的研究空間。