现在我下载了一序列{rt}的数据，打算用上面的ARMA-GARCH模型（Z服从标准正态分布）对rt序列建模。

那这个建模过程应该是怎样的呢？是像我下面说的这样吗？

第一步，对rt建立ARMA过程，估计均值方程的系数。

第二步，计算出残差序列，然后检验出ARCH效应后建立条件方差方程。并根据似然函数求出条件方差方程的参数。

第三步，检验Z序列是否服从正态分布。是则说明模型充分，否则得另外建模。

我上面说的这个将均值方程与条件方差方程分开来估计的思路是对的吗？还是说两个方程要结合在一起，推导出一个似然函数进行联合估计呢？

假如得进行联合估计，那如果我变一下均值方程的形式添加进其他的回归因子（原作者就在均值方程里添加了泊松跳跃项），那就得推导出一个新的似然函数了吗？另外，在参数还没估计出来之前，残差序列都无法得到，怎么推导条件方差方程的系数呢？

求高手指教。