时间序列分析acf图及garch模型

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大家好，我最近用R做一个时间序列分析的时候遇到一些问题想不明白，希望懂的大牛们帮帮忙呀~~！

原序列用auto.arima选择的模型是arima(3,0,1),但是用Ljung-Box检验5期以后都拒绝原假设，而且残差的自相关图是这样的！！！


为什么残差自相关图会这样？通常我看到这个图觉得需要加入ma(1)项，但是这个原模型已经包括了呀！如果是长记忆过程的话，为什么我用fractional differencing出来的结果还是一样？

这个上图是原模型残差的acf，下面这个图是进行分数差分以后的残差acf.

另外，关于rugarch中做garch参数设置的时候如果出现下面情形是什么意思？这个序列不能用garch模型吗？


先在这里谢谢大家了！！

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关键词：GARCH模型 ARCH模型 时间序列分析 GARCH ARCH 模型 而且

咦，貌似最后一个图没贴成功！再补上~

最后一个关于ugarchspec的截图在这里

请问boxtest的图怎么做出来的

报错是因为在ugarchspec中
variance.model=list(model="fGARCH",garchOrder=c(1,1),submodel="GARCH")
这样设置才可以，具体可以看看R里面variance.model项的help，一般fGARCH的submodel有GARCH和TGARCH等。

另外distribution项也错了，不是distribution.model,而是直接写distribution=“norm”或者“std”或者"ged"