在Python中，我们可以使用statsmodels和pandas库来处理和分析时间序列数据。首先，确保你已经安装了这两个库。如果没有，你可以使用以下命令进行安装：

pip install statsmodels pandas

以下是一个使用ARIMA模型进行时间序列预测的简单示例。在此例中，我们将使用statsmodels库中的ARIMA类：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_returns.csv')
# 设定ARIMA模型参数
model = ARIMA(data['returns'], order=(5,1,0))
# 拟合模型
model_fit = model.fit(disp=0)
# 预测未来5个时间点的收益率
forecast = model_fit.forecast(steps=5)
print(forecast)

在这个例子中，我们首先导入了必要的库，然后读取了一个包含股票收益率的时间序列数据。我们使用ARIMA模型，其中参数order=(5,1,0)表示一个五阶自回归，一阶差分，零阶移动平均模型。然后我们拟合模型并预测未来5个时间点的收益率。
现在，让我们看看如何使用GARCH模型。GARCH模型（广义自回归条件异方差模型）常用于预测金融时间序列数据的波动性。在这个例子中，我们将使用arch库：

import numpy as np
import pandas as pd
import arch as arma_chOLESKY
from scipy.linalg import cholesky
from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf
from pandas_datareader import data as pdr
import yfinance as yf
yf.pdr_override()

首先，我们需要获取股票数据：

# 获取股票数据
stock = yf.download('AAPL', start='2020-01-01', end='2023-06-30')['Adj Close']
returns = np.diff(np.log(stock))

然后，我们可以使用ACF和PACF来确定GARCH模型的滞后阶数：

# ACF and PACF plot for different lags
ac, pc = acf(returns, nlags=21)
plt.plot(range(len(ac)), ac)
plt.show()
plt.plot(range(len(pc)), pc)
plt.show()

根据ACF和PACF图，我们可以选择合适的滞后阶数。然后我们可以使用arch库中的arch_call函数来拟合GARCH模型：
```python python

Assuming the optimal lag to be 10 in this case, fit GARCH model on returns data using arch_call function from arch library.

model = arma_chOLESKY.arch_call(returns, vol=’Garch’, p=10, q=1)
model_fit = model[‘mod’]
model_fit.update(returns)
```