> arch.test(resid) Error in arch.test(resid) : 'object' should be 'Arima' or 'estimate' class estimated from arima() or estimate()

arch.test函数需要传入一个ARMA模型或者一个时间序列的估计对象，而不是直接传入残差序列。因此，你需要先使用arima函数或estimate函数拟合一个ARMA模型，然后再将该模型对象作为arch.test函数的参数。

下面是一个示例代码，演示如何使用arima函数和arch.test函数对GARCH模型进行ARCH效应检验：

library(rugarch)
library(tseries)
# 生成模拟数据
set.seed(123)
n <- 200
eps <- rnorm(n)
y <- rep(NA, n)
y[1] <- eps[1]
for (i in 2:n) {
  y[i] <- 0.5 * y[i-1] + eps[i]
}
# 拟合ARMA模型
fit <- arima(y, order = c(1, 0, 0))
# 进行ARCH效应检验
arch.test(fit$residuals, lags.multi = c(1, 5, 10))

在这个示例代码中，我们首先使用rnorm函数生成一个长度为200的标准正态分布随机数向量eps，然后通过AR(1)模型生成一个长度为200的时间序列y。接着，我们使用arima函数拟合一个ARMA(1,0)模型，并使用$residuals提取其残差序列。最后，我们使用arch.test函数对残差序列进行ARCH效应检验，指定多个滞后阶数，输出结果包括各个滞后阶数下的统计量、p值等信息。

请注意，在这个示例代码中，我们使用了arima函数拟合了ARMA模型，并提取了其残差序列作为arch.test函数的参数。如果你想对GARCH模型进行ARCH效应检验，可以使用rugarch包中的ugarchfit函数拟合GARCH模型，并使用$resid提取其残差序列，然后再将该残差序列作为arch.test函数的参数。