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首先对流动性时间序列进行特征分析，根据时间序列自相关和偏相关的特点建立相应的自回归移动平均模型。用LM检验模型的残差是否存在异方差现象；为了很好的描述丛集性的特征，建立了ARMA（1，1）-ARCH（1）模型；然后再对模型的残差做删和Q统计量的检验，来解释模型的合理性。最后，根据所建的模型求出条件异方差，进而计算流动性风险值。