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你对时间序列ARIMA-GARCH建模前的预处理数据的步骤和原理的理解基本是正确的。下面是对你提出的问题的回答：

问题1：ACF图和PACF图是用来检查时间序列的自相关性和偏自相关性。在平稳序列中，ACF和PACF图通常会迅速衰减并在某个阈值内收敛到零。这种收敛性是平稳性的一个指标，但还需要结合ADF检验等方法来综合判断序列的平稳性。

问题2：白噪声检验可以通过Ljung-Box检验来进行，其中p值大于0.05表示序列是白噪声，不需要进行ARMA建模。如果序列是白噪声，您可以直接检验收益率序列的ARCH效应。

问题3：如果收益率序列不是白噪声，可以进行ARMA建模，并对残差进行白噪声检验。如果残差是白噪声，再进行残差的ARCH效应检验。

问题4：如果收益率序列是白噪声且有ARCH效应，可以直接对收益率序列进行GARCH建模，其中均值方程包括常数项和误差项。

问题5：如果收益率序列不是白噪声，经过ARMA建模后的残差是白噪声且有ARCH效应，可以对残差进行GARCH建模，其中均值方程可以使用之前的ARMA模型。

在进行ARIMA-GARCH建模之前，确保对原始序列进行平稳性检验和白噪声检验是很重要的。这些步骤可以帮助你确定是否需要进行ARIMA建模和GARCH建模，并为后续的模型选择提供指导。请注意，这只是一种常见的方法，具体的步骤和判断标准可能会因数据特点和研究目的而有所不同。建议您在实际应用中结合实际情况进行判断和调整。

谢谢您的回复，对我很有帮助！