一般均值考虑ARMA 方差考虑GARCH 也有放在一起做AR-GARCH的  不过如果对均值模型的残差做GARCH那应该就是另一回事了

考虑分开估计是说均值也有直观的经济含义，但和着估计参数什么明显就不同了，甚至不显著，等于就是觉得均值方程处在很尴尬的位置。一起估计经济意义弱化了，分开估计但现有的好像没这样做的吧

我跟楼主有同样的困惑，目前很困惑，只是跟楼主交流一下，看能不能互相启发。我现在要做的问题是用garch-t模型来拟合沪市和深市的收益率分布。收益率用的是连续复合收益率，即取对数后的一阶差分。grach-t模型的含义是，均值方程的误差项设定为学生t分布，方差方程为garch(1,1)。我现在有沪深两市的数据，正在用eviews模拟，但是就是不知道均值方程怎么设定。我看经典的均值定义是Rt=u+et，其中Rt为收益率，u为Rt的均值，et为误差项。因为Rt数据可求出均值，难道在eviews中设置均值方差时直接写“Rt 求出的u常数”吗

这是我那篇论文的主要模型。就是不知道模型中的均值怎么设定。

如果均值模型参数估计应用极大似然估计，构造似然函数的时候，必须将条件方差的形成机制（ARCH）写入，这样一来，均值方差和方差方程就可以一次性估计出来。