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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。
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。
犯第一类错误的概率。原假设为真，被拒绝的概率，控制其小于0.05，在医学中，我们宁可犯第一类错误，即原假设为真，被拒绝的概率，也不能容忍接收一个错误的假设，去增大犯第一类错误的概率。
那么就应该拒绝掉没有arch效应的原假设。而你的结果显示，lag7是显著的，p值0.01， 这一项的显著拒绝没有arch效应的原假设。结论是，这个arma模型中有arch效应。这么专业的问题，给5分太少了。
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。
GARCH模型实验目的：是用来预测时间序列方差的模型，可以衡量风险，（1）估计方差，衡量风险（2）可以计算均值方差中变量的置信区间（3）对条件异方差正确估计可以使估计参数更准确。
GARCH模型是一个专门针对金融数据所量体订做的回归模型，除去和普通回归模型相同的之处，GARCH对误差的方差进行了进一步的建模。
GARCH模型是一个非线性的时间序列模型，用来描述金融市场波动率的异方差性（volatilityclustering）。该模型可以通过历史数据来估计未来波动率的水平和方向。
1、基于神经网络的方法：将历史股市数据作为输入，训练神经网络模型，以预测未来的价格、涨跌等指标。
2、随机漫步模型：随机漫步模型认为股票价格的变化是随机的，不受任何外在因素的控制。这个模型可以用来预测短期股价走势。
3、使用GARCH模型估计波动率。该模型可以包括ARCH（自回归条件异方差）和GARCH（广义自回归条件异方差）模型。模型拟合完成后，进行模型检验。这包括残差分析和模型拟合优度的检验。
4、预测未来价格变动：使用训练好的模型来预测未来股票价格变动，并进行验证和评估。如果模型的预测精度达到一定的水平，则可以使用该模型进行实际的股票投资决策。
5、在股票市场中，我们可以将不同的股票看作不同的个体，利用面板数据模型分析不同股票之间的关系，以及它们与其他宏观经济变量之间的关系。这可以帮助我们更好地理解股票市场波动的机制和原因，并预测未来的股票市场走势。
收集历史股票价格数据以及与该公司相关的其他经济指标数据。这些数据可以从各种来源（比如财经新闻、股票网站等）收集。进行数据清理和预处理。这涉及到处理异常值、缺失值和季节性等。使用GARCH模型估计波动率。
计量经济学不可以预测股票，股票价格是不可预测的。
假设检验：假设检验是计量经济学的另一个重要内容。它通过对模型中的假设进行检验，来判断这些假设是否成立。常用的假设检验方法有t检验、F检验等。预测与政策评估：计量经济学还可以用于预测未来经济走势和评估政策效果。
EPS数据平台的分析预测模块主要是利用计量经济学的各种预测分析方法，对数据中的计算统计量进行单变量的预测分析。方法包括：统计描述、线性回归。
通过运用计量经济学方法和模型，可以对这些数据进行深入剖析，揭示经济变量之间的关系，预测未来的经济走势，为政策制定和决策提供科学依据。因此，计量经济学数据在经济研究、政策分析、商业决策等领域具有广泛的应用价值。
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