在对收益率序列进行 GARCH-MIDAS（Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity-Mixed Data Sampling）建模之前，通常不需要先进行 ARMA（Autoregressive Moving Average）模型的拟合。

GARCH-MIDAS模型结合了高频和低频数据，其中高频数据代表收益率序列，低频数据代表影响因子（predictors）序列。GARCH-MIDAS模型的目的是捕捉高频数据（收益率）的异方差性，并将其与低频数据进行关联。

在构建GARCH-MIDAS模型时，有两种常见的方式：

1. 直接使用收益率序列：这种方法将高频（收益率）序列直接输入GARCH-MIDAS模型，不需要先进行ARMA模型。在这种情况下，GARCH-MIDAS模型会自动尝试拟合条件异方差。

2. 使用ARMA的残差作为输入：在某些情况下，如果你认为收益率序列中可能存在自回归和移动平均结构，你可以首先对收益率序列进行ARMA模型的拟合，并使用ARMA模型的残差作为输入到GARCH-MIDAS模型中。这样做的目的是去除ARMA模型捕捉到的线性关系，然后在残差序列中捕捉GARCH-MIDAS模型可以处理的异方差结构。

在使用低频变量进行GARCH-MIDAS建模时，通常不需要先进行ARMA模型的拟合。低频变量可以直接作为影响因子序列输入到GARCH-MIDAS模型中。在GARCH-MIDAS模型中，低频变量的影响可以通过它们在条件方差拟合中的参数估计来体现。

需要注意的是，以上方法的选择主要基于问题的特性、数据的性质以及是否有理论或经验依据。在实际应用中，你可能需要进行模型比较、残差分析和模型诊断来选择最合适的建模方法。此外，建议在使用GARCH-MIDAS模型进行预测或推断之前，对模型进行回测或验证来评估其性能。

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这个是GARCH-MIDAS模型代码