请给出GARCH-ARIMA模型建模的流程

当使用GARCH-ARIMA模型进行建模时，以下是一般的流程：

1. 数据预处理：对时间序列进行平稳性检验，如果发现非平稳性，需要进行差分操作使其平稳化。

2. 模型拟合：首先，使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）确定ARIMA模型的阶数。然后，拟合ARIMA模型并对其进行诊断，包括检查残差序列是否为白噪声。

3. GARCH模型选择：使用残差序列来估计GARCH模型的阶数。可以使用信息准则（如AIC、BIC）或检验统计量（如Ljung-Box检验）来选择最佳的GARCH模型。

4. GARCH模型拟合：使用选定的GARCH模型对残差序列进行拟合，并对其进行诊断。确保模型的残差符合白噪声假设。

5. 模型验证：使用已拟合的GARCH-ARIMA模型进行预测，并计算预测误差。可以使用均方根误差（RMSE）等指标来评估模型的拟合效果。

6. 模型调整：如果预测误差较大，可以尝试调整模型的参数或阶数，并重新拟合模型。重复步骤4和5直到满意的模型效果。

以上是GARCH-ARIMA模型建模的一般流程。在实际应用中，还需要根据具体情况进行适当的调整和改进。