这种数据波动聚集性一定会有，我们获得的数据大部分是指数或者价格，要先采用对数差分的形式变成对数收益率形式，然后通过arch-lm检验即可判断是否存在arch效应，您可以现在下tsay的金融时间序列书籍，里面有R对应的程序，很容易上手。

补发数据 ：
x
-0.004341899
-0.014579365
-0.005677698
0.02078314
0.01827197
0.012225951
0.00126775
0.004560243
-0.000811688
0.008077809
0.02721576
-0.001121733
0.00122499
-0.003578089
-0.004138931
0.004886371
-0.007615445
-0.001176127
0.012001513
0.001500571
-0.024583882
-0.001899728
-0.012939506
-0.000663698
0.004855353
-0.008333136
0.007761333
-0.005469255
-0.000336423
0.005603423
-0.030153346
-0.002250356
-0.005880012
-0.01262459
-0.000406079
0.003065747
-8.60E-05
-0.000107177
-0.008900448
-0.015095712
-0.005765554
-0.015756714
0.020717924
0.004616901
0.002846788
-0.017501209
0.003513953
0.009563606
-0.001597055
-0.009341837
0.005720302
0.005741973
0.010051771
-0.019246786
-0.005698509
0.007096012
0.028206462
0.028776175
-0.003002149
0.002785269
-0.014260563

太感谢你的回答啦  后面的程序会写  只是不知道怎么处理数据    数据有负的怎么办？ 是做线性变换吗？

你的意思是先对指数做对数处理  然后再用差分求对数收益率？

你的数据本身应该已经是收益率序列了吧？直接做ARCH-LM检验就可以了。