请写出ARCH检验matlab完整代码

下面是一个使用 MATLAB 进行 ARCH 检验的完整代码示例：

% 假设你已经加载了时间序列数据到一个名为 "data" 的变量中

% 计算平方残差
residuals = data - mean(data);
squaredResiduals = residuals.^2;

% 拟合 ARCH 模型
archModel = garch(1, 0); % 这里假设使用 ARCH(1) 模型，你可以根据需要修改阶数
estModel = estimate(archModel, squaredResiduals);

% 获取拟合结果
coefficients = estModel.Coefficients;
disp(coefficients);

% 进行 ARCH 检验
[h, pValue] = archtest(estModel.Residuals.Standardized);
disp('ARCH Test Results:');
disp('Hypothesis: Residuals are homoscedastic');
disp(['p-value: ', num2str(pValue)]);
if h == 0
    disp('The null hypothesis cannot be rejected. Residuals are homoscedastic.');
else
    disp('The null hypothesis is rejected. Residuals are heteroscedastic.');
end

这段代码首先计算了时间序列数据的平方残差，然后使用 `garch` 函数拟合了一个 ARCH 模型。在拟合模型之后，代码使用 `archtest` 函数进行 ARCH 检验，并获取了检验的结果。

最后，代码输出了拟合的 ARCH 模型的系数（如方差方程中的常数项和滞后项系数）以及 ARCH 检验的结果。如果 p-value 较小（通常取 0.05 的显著性水平），则可以拒绝原假设，表明残差序列是异方差的；如果 p-value 较大，则无法拒绝原假设，表明残差序列是等方差的。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可能因应用场景和数据特征而有所不同。你可能需要根据你的具体需求对代码进行修改和调整。同时，确保已经安装了 Econometrics Toolbox，并导入了相关函数，以便使用 ARCH 模型和 ARCH 检验相关的函数。