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1、Parameter Significance（参数显著性）：ARCH模型的参数估计结果需要进行显著性检验，以确保我们的模型具备良好的统计性质。例如，可以通过t检验来判断参数估计是否达到了显著水平。
2、打开分析打开比较均值。打开对话框，然后把选入和要比较的数值录入。输出结果，就可以查看了。
3、做ARCH-LM检验，p值小于0.05即表示存在ARCH效应，应该用ARCH建模。
4、参数显著性检验t检验对应的Prob，若小于0.05则参数的显著性检验通过，再看R方，越接近1，拟合优度越高。F的P值，小于0.05的话模型才显著，DW用来检验残差序列的相关性的，在2的附近，说明残差序列不相关。
高频数据通常是指股票交易股票价格、外汇价格、成交量等时间间隔较短（不到一天）的证券交易数据。一般来说，免费数据是以“天”来表示的，如股票开盘价、收盘价、涨停、跌停、成交量等。
高频金融数据即指日内的金融时间序列， 是以小时、分钟或秒为采集频率的、按时间先后顺序排列的金融类数据。
日内模式。金融高频数据还存在明显的日内模式，如波动率的日内“u”型走势。每天早上开盘和下午收盘时交易最为活跃，而中午休息时间交易较平淡，随之而来的交易间的时间间隔也呈现出日内循环模式的特征。自相关性。
高频的经济数据一般是时间间隔较短（低于一日）的证券交易数据。一般的免费数据都是以“日”为指单位的，例如股票开盘价、收盘价、最高价、最低价，成交量等等。
还有X射线。从低到高，一直到我们没有法子感受和测量的频率。所以说高频和超高频都是相对的以某一点作为参考来说明的，通常人们把无线电广播的频率称作高频，那么电视广播就可以算做超高频，上面还有卫星通讯频率更高。
利用统计插值法 统计插值法是指将缺失的数据点根据统计特征进行预测。可以基于当前和历史高频数据，利用时间序列插值等技术对缺失的市场流动性数据进行预测。
1、在eviews中按下创建文件按钮， 创造一个新文件。创建文件后如下图设置，在左上方选择，在右上方键入观察数量：在电子表格复制观察数据，在EVIEWS的空白处贴上。
2、这时可以假设原有模型满足经典回归假设，做OLS估计，此即辅助回归，由此得到一个辅助残差 序列 ，对残差进行分析，比如自相关/偏自相关图等，并由此得到对残差建模的一些信息。
3、建立object输入数据：点击object/new object，定义数据文件名ex4_2并输入数据。将Workfile保存：点击File/save，而store只存储对象object。
优点： 模型十分简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。
历史平均模型的优缺点，平均模型是采用平均指标的马尔可夫决策过程。除了折扣指标以外，衡量策略优劣的常用指标还有平均指标，它是指单位时间的平均期望报酬。
AR，MA，ARMA都是运用于原始数据是平稳的时间序列。ARIMA运用于原始数据差分后是平稳的时间序列。时间序列不同 AR(自回归模型)，AR ( p) ，p阶的自回归模型。MA(移动平均模型)，MA(q)，q阶的移动平均模型。
ARIMA模型能够用于齐次非平稳时间序列的分析，这里的齐次指的是原本不平稳的时间序列经过d次差分后成为平稳时间序列。
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