ARCH模型，全稱自回歸條件異方差模型（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model），是一種用於處理時間序列數據的統計模型。該模型解決了傳統計量經濟學中對方差恆定假設的局限性。在金融領域，ARCH模型廣泛套用於波動性的預測和分析，特別是在股票價格、匯率和利率等金融資產收益的實證研究中。
ARCH模型的基本思想是，條件方差隨時間而變化，並且這種變化可以由過去有限項的噪聲值平方的線性組合來預測。這意味著模型可以捕捉到波動性的聚類現象，即風險的集聚，比如金融市場中價格的大幅波動往往聚集在一起。
ARCH模型由美國加州大學聖迭哥分校的羅伯特·恩格爾教授於1982年首次提出，並因其對金融市場的貢獻而獲得2003年諾貝爾經濟學獎。ARCH模型是廣義自回歸條件異方差模型（GARCH）的基礎，GARCH模型通過擴展ARCH模型，能夠更好地模擬長期記憶性和波動性的集聚現象。
總的來說，ARCH模型是一種強大的工具，能夠準確地模擬和預測時間序列數據的波動性，特別是在金融市場分析中，它能夠幫助我們更好地理解和預測資產價格的波動，從而進行更有效的風險管理。