也許您該思考何時要用到ARCH模型。當時序資料存在條件異質變異時，即異方差值非常數，此時應該使用ARCH模型。
當我們在跑ARMA模型時，建構出來的模型必須進行殘差檢驗，一開始檢查是否存在序列相關(Q檢定)，之後檢查是否存在條件異質變異(Q2檢定)。當不滿足前項時，我們必須修改ARMA模型；不滿足後項時，我們必須改用ARCH模型進行建模。
如果一個時序資料存在異質變異，您卻忽視它，反而使用ARMA模型去建模，則您的參數估計將存在偏誤，因為參數標準誤非最小，影響模型的有效性。所以您根本不可能針對同一個序列，分別建立ARMA及ARCH模型，去比較它的預測力，因為您不是ARMA模型，就是ARCH模型。
另外，不論是ARMA或ARCH模型都可進行預測，我們可保留一部份的資料進行樣本外預測，藉由比較不同模型的預測力，即RMSE、MAE、MAPE等，判斷不同模型的預測力。