残差序列的方差实际上就是残差平方序列的期望，考虑残差序列的方差齐性主要是通过残差平方序列是否在某个常数值附近随机波动。ARCH检验是针对残差序列，如果残差序列具有异方差性，说明残差平方序列具有自相关性，就可以用GARCH模型提取残差平方序列中的相关信息。

这个取决于你怎么用这个函数，ArchTest函数有三个参数可以输入，第一个是x，第二个是lags，第三个是demean(默认是关闭的)。如果你已经参数估计完ARIMA模型 (条件均值模型)，然后准备考虑建立GARCH模型，那么你就把ARIMA模型的残差residuals提出来放进x就好，残差序列不需要平方，这个函数操作时自己会平方的。如果你不打算对原始的对数收益率序列建立条件均值模型，你只想简单用一个constant mean作为均值而已，那你可以x那里输入原始的对数收益率序列(原序列)，然后第三个参数demean = T，这样在计算Arch效应之前，这个函数便会用demean后的残差序列自动给你算Arch效应检验。如果你自己已经手动对原序列demean了，那就按第一个用法操作即可。