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本文考虑一些ARCH(p)过程，例如ARCH(1)。
其中
有一个高斯白噪声 
.
-
> for(t in 3:n){
-
+ sigma2[t]=w+a1*epsilon[t-1]^2+a2*epsilon[t-2]^2
-
+ epsilon[t]=eta[t]*sqrt(sigma2[t])
-
+ }
-
(红线是条件方差过程）。
> acf(epsilon,lag=50,lwd=2)
如果
是一个ARCH()，那么
就是一个AR(1)过程。所以第一个想法是考虑回归，就像我们对AR(1)所做的那样
-
> summary(lm(Y~X1,data=db))
-
这里有一些明显的自相关。但由于我们的向量不能被认为是高斯分布的，使用最小二乘法也许不是最好的策略。实际上，如果我们的序列不是高斯分布的，它仍然是有条件的高斯分布的，因为我们假设
是高斯（强）白噪声。
然后，似然函数是
而对数似然函数为
而一个自然的想法是定义
代码简单地说就是
-
-
> OPT=optim(par=
-
+ coefficients(lm(Y~X1,data=db)),fn=loglik)
由于参数必须是正数，我们在此假定它们可以写成一些实数的指数。观察一下，这些值更接近于用来生成我们的时间序列的值。
如果我们使用R函数来估计这些参数，我们会得到
-
> summary(garch(epsilon,c(0,1)))
-
...
-
所以
的置信区间是
-
coef[2,1]+
-
+ c(-1.96,1.96)*coef[2,2]
实际上，由于我们的主要兴趣是这个
参数，所以有可能使用轮廓似然方法。
-
> OPT=optimize(function(x) -proflik(x), interval=c(0,2))
-
objective-qchisq(.95,df=1)
-
> abline(h=t,col="red")
当然，所有这些技术都可以扩展到高阶ARCH过程。例如，如果我们假设有一个ARCH(2)时间序列
其中
有一个高斯（强）白噪声 
.对数似然性仍然是
而我们可以定义
上面的代码可以被修改，以考虑到这个额外的部分。
-
optim(par=
-
+ coefficients(lm(Y~X1+X2,data=db)),fn=loglik)
我们也可以考虑一些广义的ARCH过程，例如GARCH(1,1)。
其中
同样，可以使用最大似然技术。实际上，我们也可以用Fisher-Scoring算法编码，因为（在一个非常普遍的情况下
这里 
. 使用标准的梯度下降算法，我们可以得到以下对GARCH过程的估计。
-
-
> while(sum(G^2)>1e-12){
-
+ s2=rep(theta[1],n)
-
+ for (i in 2:n){s2[i]=theta[1]+theta[2]*X[(i-1)]^2+theta[3]*s2[(i-1)]}
-
这里有趣的一点是，我们也得出了（渐进的）方差
>sqrt(diag(solve(H))
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