问题的起因是这样的：

分析某股价指数序列p，先对其进行求自然对数、差分处理，求得对数收益率r=dlog(p)
而后发现对数收益率仍存在自相关性（如下图），故建立ARMA模型进行拟合

上图：r的自相关性检验图。
反复尝试后确定序列r的ARMA模型为ARMA（3,3），检验结果；

上图：ARMA（3,3）检验结果；

现在问题来了，
问题1：
说实话，我对上面那个ARMA模型的拟合情况还是不放心，因为对数收益率似乎存在周期性（从最上面那幅r的自相关图中可以看出来），所以阶数不好判断。
事实上，对ARMA（3,3）的检验结果也很杯具（如下二图所示），残差序列12阶自相关检验和LM检验显示，残差序列仍具有弱相关性，请问这样是不是就表明模型拟合失败了？
那么，在建立ARMA模型的时候，有没有什么命令可以消除序列的不平稳性和周期性（季节性）的？能不能教教我函数命令怎么写？


上图：ARMA（3,3）残差自相关性检验结果；


问题2：
如果要用ARMA的均值方程来建立GARCH模型
是不是直接在GARCH模型的操作面板中红色箭头处（如下图）输入ARMA建模命令？
例如 r c ar(1)ar(2)ar(3)ma(1)ma(2)ma(3)?
这样建立起来的模型是不是就是所谓的ARMA-GARCH啊？如果建立的是arima模型，式子又应该怎么写？