ARCH（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种用来捕捉时间序列数据中方差异质性（heteroscedasticity）的经济计量模型。ARCH模型主要用于预测金融市场、股票价格等领域的波动率，因此其估计结果的判断非常重要。
以下是一些判断ARCH模型估计结果的方法：
Lag Order Selection（滞后阶次选择）：滞后阶次是指在ARCH模型中用来描述过去误差平方项对当前误差平方项的影响的滞后期数。选择正确的滞后阶次可以提高模型的拟合度并减小残差项中的自相关性。常见的滞后阶次选择方法包括信息准则（如AIC和BIC），Ljung-Box检验等。
Residual Diagnostics（残差诊断）：残差是指模型拟合后的实际值与预测值之间的差异。残差诊断可以帮助我们确定模型是否有足够的拟合性，并且是否存在系统性偏差。例如，我们可以通过残差的正态性检验、残差的自相关性检验、残差的异方差性检验等方式来进行残差诊断。
Parameter Significance（参数显著性）：ARCH模型的参数估计结果需要进行显著性检验，以确保我们的模型具备良好的统计性质。例如，可以通过t检验来判断参数估计是否达到了显著水平。
Model Comparison（模型比较）：不同形式的ARCH模型可能会对同一个数据集产生不同的拟合度和预测能力。因此，在使用ARCH模型时，我们需要比较不同模型的优劣。例如，可以通过信息准则或者残差均方根误差等指标来评估不同模型之间的表现。
总之，以上是几种常见的判断ARCH模型估计结果的方法，但需要注意的是，这些方法并非唯一且完全正确的。在实际应用中，需要根据具体情况灵活选择，并结合其他领域知识进行综合分析、判断。