Variable        Coefficient         Std. Error         z-Statistic         Prob.                          
AR(1)            1.002259         0.125622         7.978402        0.0000
AR(2)           -0.605372         0.101137        -5.985673        0.0000
MA(1)           -0.844307         0.135081        -6.250362        0.0000
MA(2)            0.496414         0.112982         4.393728        0.0000        
                               Variance Equation                           C                      0.028580        0.008491        3.365849        0.0008
RESID(-1)^2       0.135423        0.016930        7.998975        0.0000
GARCH(-1)          0.851077        0.018518        45.95879        0.0000

Variable        Coefficient         Std. Error         z-Statistic         Prob.                          
AR(1)            1.002259         0.125622         7.978402        0.0000
AR(2)           -0.605372         0.101137        -5.985673        0.0000
MA(1)           -0.844307         0.135081        -6.250362        0.0000
MA(2)            0.496414         0.112982         4.393728        0.0000        
                               Variance Equation                           
C                       0.028580        0.008491        3.365849        0.0008
RESID(-1)^2       0.135423        0.016930        7.998975        0.0000
GARCH(-1)          0.851077        0.018518        45.95879        0.0000

是的，在时间序列分析和建模中，对于自回归（AR）部分，通常要求其系数绝对值小于1以确保模型稳定性。这意味着在ARMA-GARCH或其他含有自回归成分的模型中，如果发现如您提及的情况——AR(1)的系数为1.002259，确实可能指示该模型是不稳定的。

一个不稳定的模型意味着预测可能会随着样本数据的增加而无限制地增长或振荡，这在实际应用中往往是不可接受的。因此，在遇到此类情况时，建议重新审视和调整模型设定、考虑更复杂的时间序列结构（如非线性关系）、或检查数据是否存在单位根等导致不稳定性的潜在问题。

总之，如果发现AR(1)系数大于1，应视为一个预警信号，需要对模型进行进一步的检验与修正。

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