然后如何接着用EGARCH模型建模？

在利用ARCH、GARCH或EGARCH模型对对数收益率序列进行建模，得到波动率序列之后，可以接着使用EGARCH模型对波动率序列进行建模。

具体来说，可以按照以下步骤进行建模：

1. 首先，需要读入波动率序列，假设为$volatility$。

2. 然后，可以使用EGARCH模型对$volatility$序列进行建模，假设EGARCH模型的滞后阶数为$p$、$q$和$r$，其中$p$为ARCH模型的滞后阶数，$q$为GARCH模型的滞后阶数，$r$为EGARCH模型的滞后阶数。

3. 在建立EGARCH模型之后，可以利用模型的参数进行预测和分析。

下面是一个简单的R代码示例，展示了如何使用EGARCH模型对波动率序列进行建模：

# 读入波动率序列
volatility <- read.csv("volatility.csv")

# 使用EGARCH(1,1,1)模型对波动率序列建模
library(rugarch)
egarch_spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "eGARCH", garchOrder = c(1, 1)), mean.model = list(armaOrder = c(0, 0)))
egarch_fit <- ugarchfit(spec = egarch_spec, data = volatility)

# 输出模型的参数
egarch_fit@fit$coef

需要注意的是，实际应用中，建模过程可能更加复杂，需要进行多种模型的比较和选择，以及参数的调整和优化等。同时，在进行建模时，还需要注意数据的预处理、模型的诊断和检验等问题。