关于计量经济学（时间序列）建模问题

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目的：对股票的对数收益率建立GARCH模型，进行预测。
第一只股票：已对对数收益率序列的平稳性、正态性进行检验，是平稳的，非正态的。下面分别是两只股票对数收益率的Ljung-Box Q-统计量法检验序列相关性的结果（使用Eviews下的Correlogram）：
股票1：
Autocorrelation Partial Correlation  AC   PAC  Q-Stat  Prob
       .|.     |        .|.     | 1 -0.01 -0.01 0.0729 0.787
       *|.     |        *|.     | 2 -0.11 -0.111 8.6527 0.013
       .|.     |        .|.     | 3 0.068 0.066 11.908 0.008
       .|.     |        .|.     | 4 -0.05 -0.062 13.68 0.008
       .|.     |        .|.     | 5 -0.003 0.012 13.686 0.018
       *|.     |        *|.     | 6 -0.075 -0.094 17.653 0.007
       .|.     |        .|.     | 7 -0.017 -0.008 17.85 0.013
       .|.     |        .|.     | 8 -0.035 -0.061 18.725 0.016
       .|.     |        .|.     | 9 0.011 0.022 18.819 0.027
       .|.     |        .|.     | 10 0.007 -0.014 18.853 0.042
       .|.     |        .|*     | 11 0.063 0.075 21.672 0.027
       .|.     |        .|.     | 12 0.034 0.018 22.518 0.032
       .|.     |        .|.     | 13 -0.041 -0.023 23.715 0.034
       .|.     |        .|.     | 14 0.065 0.055 26.754 0.021
       .|.     |        .|.     | 15 -0.015 -0.017 26.905 0.03
       .|.     |        .|.     | 16 0.008 0.03 26.949 0.042
       .|.     |        .|.     | 17 -0.039 -0.046 28.02 0.045
       .|.     |        .|.     | 18 -0.028 -0.005 28.573 0.054
       .|.     |        .|.     | 19 0.073 0.06 32.448 0.028
       .|.     |        .|.     | 20 -0.015 -0.001 32.618 0.037
       .|.     |        .|.     | 21 -0.002 0.006 32.621 0.051
       .|.     |        *|.     | 22 -0.056 -0.068 34.891 0.04
       .|.     |        .|.     | 23 -0.026 -0.029 35.37 0.048
       .|.     |        .|.     | 24 0.05 0.035 37.214 0.042
       .|.     |        .|.     | 25 -0.006 -0.002 37.239 0.055
       .|.     |        .|.     | 26 0.027 0.033 37.777 0.064
       .|.     |        .|.     | 27 -0.006 -0.007 37.807 0.081
       .|.     |        .|.     | 28 0.061 0.064 40.49 0.06
       .|.     |        .|.     | 29 0.013 0.008 40.622 0.074
       .|.     |        .|.     | 30 -0.058 -0.053 43.131 0.057
       .|.     |        .|.     | 31 -0.006 -0.013 43.156 0.072
       .|.     |        .|.     | 32 -0.012 -0.005 43.265 0.088
       .|.     |        .|.     | 33 -0.021 -0.017 43.584 0.103
       *|.     |        .|.     | 34 -0.066 -0.054 46.769 0.071
       .|.     |        .|.     | 35 0.041 0.029 48.015 0.07
       .|.     |        .|.     | 36 -0.008 -0.017 48.068 0.086

及股票2：
Autocorrelation Partial Correlation  AC   PAC  Q-Stat  Prob
       .|.     |        .|.     | 1 -0.019 -0.019 0.252 0.616
       .|.     |        .|.     | 2 -0.008 -0.008 0.2949 0.863
       .|.     |        .|.     | 3 0.019 0.019 0.5543 0.907
       .|.     |        .|.     | 4 -0.065 -0.064 3.5299 0.473
       .|.     |        .|.     | 5 -0.023 -0.026 3.9146 0.562
       .|.     |        .|.     | 6 -0.037 -0.039 4.8656 0.561
       .|.     |        .|.     | 7 -0.013 -0.012 4.9777 0.663
       .|.     |        .|.     | 8 -0.029 -0.034 5.5687 0.695
       .|.     |        .|.     | 9 -0.018 -0.022 5.8052 0.759
       .|.     |        .|.     | 10 0.066 0.06 8.9395 0.538
       .|.     |        .|.     | 11 0.037 0.038 9.9332 0.536
       .|.     |        .|.     | 12 -0.007 -0.01 9.9722 0.618
       .|.     |        .|.     | 13 -0.012 -0.02 10.083 0.687
       .|.     |        .|.     | 14 0.006 0.009 10.11 0.754
       .|.     |        .|.     | 15 -0.045 -0.04 11.589 0.71
       .|.     |        .|.     | 16 -0.015 -0.013 11.748 0.761
       .|.     |        .|.     | 17 0.024 0.023 12.147 0.791
       .|.     |        .|.     | 18 0.047 0.054 13.735 0.746
       .|.     |        .|.     | 19 0.036 0.038 14.659 0.744
       .|.     |        .|.     | 20 0.003 -0.002 14.667 0.795
       .|.     |        .|.     | 21 -0.017 -0.026 14.884 0.829
       .|.     |        .|.     | 22 -0.009 -0.006 14.94 0.865
       .|.     |        .|.     | 23 -0.057 -0.051 17.335 0.792
       .|.     |        .|.     | 24 -0.051 -0.051 19.226 0.74
       .|.     |        .|.     | 25 -0.021 -0.018 19.553 0.77
       .|.     |        .|.     | 26 -0.033 -0.024 20.333 0.776
       .|.     |        .|.     | 27 0.02 0.014 20.625 0.804
       .|.     |        .|.     | 28 0.061 0.046 23.368 0.714
       .|.     |        .|.     | 29 -0.041 -0.056 24.619 0.698
       .|.     |        .|.     | 30 -0.024 -0.041 25.026 0.724
       .|.     |        .|.     | 31 -0.008 -0.016 25.068 0.765
       .|.     |        .|.     | 32 0.007 0.011 25.103 0.802
       .|.     |        .|.     | 33 -0.042 -0.037 26.405 0.785
       .|.     |        .|.     | 34 -0.006 0.002 26.428 0.82
       .|.     |        .|.     | 35 0.071 0.073 30.116 0.703
       *|.     |        *|.     | 36 -0.073 -0.07 34.02 0.563
请问这说明什么？构建什么均值方程合适，下面再做什么以构建GARCH模型？急，求教？

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如果时间序列是平稳的、无序列相关性（如股票2），应该建立什么样的均值方程？