用Eviews软件，检验对数收益率序列是否存在自相关性时，发现原序列不存在自相关性，如何继续做arch效应检验，如何判断滞后阶数

对于检验对数收益率序列是否存在自相关性，如果原序列不存在自相关性，那么你可以继续进行 ARCH 效应检验。ARCH 模型用于检验时间序列的异方差性。

在 Eviews 软件中，你可以按照以下步骤进行 ARCH 效应检验：

1. 打开 Eviews 软件并加载你的数据。

2. 选择 "Quick" 菜单，然后选择 "Estimate Equation"。

3. 在弹出的对话框中，选择你想要分析的变量作为因变量，并将其拖放到 "Dependent Variable" 框中。

4. 在 "Equation Specification" 部分，输入 "arch(lag)"，其中 "lag" 是你要选择的滞后阶数。ARCH 效应通常在滞后阶数较低的情况下显著，可以尝试一些常用的滞后阶数，如1、2、3等。

5. 点击 "OK" 开始估计方程。

6. Eviews 将输出 ARCH 效应检验的结果，包括估计的系数、标准误差、t 值和 p 值等。你可以根据 p 值来判断 ARCH 效应是否显著。如果 p 值小于预先设定的显著性水平（通常为0.05或0.01），则可以认为存在 ARCH 效应。

需要注意的是，滞后阶数的选择是一个经验性的问题，可以尝试不同的滞后阶数来比较结果。你可以使用信息准则（如AIC、BIC等）或经验判断来选择最适合的滞后阶数。