如果您的时间序列模型的平方残差/误差表现出自相关，则存在 ARCH 效应。

一个快速的谷歌搜索提供了一个明确的定义：

表现出条件异方差性（或平方序列中的自相关）的时间序列被称为具有自回归条件异方差 (ARCH) 效应。Engle 的 ARCH 检验是一种拉格朗日乘数检验，用于评估 ARCH 效应的显着性

来源：https ://www.mathworks.com/help/econ/engles-arch-test.html?requestedDomain=www.mathworks.com

我认为 ARCH 效应是指时间序列的波动性（通过条件方差衡量）与其过去的价值或创新之间的相关性。字母 AR 代表自回归，C 代表条件（即条件方差），H 代表异方差。因此，如果 x(t) 的非常量条件方差与过去的自身/或创新有一定的相关性，那么我们说存在 ARCH 效应。