在如今这个数据驱动的时代，准确预测社会消费品零售总额对于制定经济政策和企业战略规划至关重要🔍。本文将通过EViews软件演示如何进行纯随机性检验，以判断时间序列数据是否具有可预测性。🚀

首先，我们需要导入相关数据，确保数据集涵盖了足够长的时间跨度，以便捕捉到经济波动的趋势和周期性变化📈。接着，在EViews中设定模型，并运行单位根检验，如ADF检验，来检查数据的平稳性🔍。如果数据是非平稳的，则需要进行差分处理，直至数据平稳为止🌊。

随后，我们将利用自回归条件异方差模型（ARCH）或广义ARCH模型（GARCH）进一步分析数据是否存在条件异方差现象💡。完成这些步骤后，我们就可以使用Ljung-Box Q检验来验证残差序列是否存在自相关性，从而判断数据是否为白噪声序列🔍。

通过上述步骤，我们可以较为全面地评估社会消费品零售总额的时间序列特性，为后续的预测建模提供坚实的基础🚀。掌握这些技能，不仅能够提升我们在经济学研究中的分析能力，还能更好地服务于商业决策实践🌍。

数据分析 EViews 时间序列分析