在Eviews中确定残差序列是否存在ARCH效应，可以按照以下步骤进行：
1. 模型估计：首先，对时间序列数据进行ARIMA模型估计，得到残差序列。
2. 残差检验：检查残差序列是否满足平稳性。可以使用ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验或KPSS（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin）检验。
3. ARCH检验：如果残差序列是平稳的，接下来进行ARCH检验。Eviews提供了ARCH检验的选项，可以直接在残差序列上进行ARCH检验。
- 在Eviews中，选择“View”菜单下的“Unit Root Test”，然后选择“Augmented Dickey-Fuller Test”，输入残差序列进行检验。
- 如果残差序列是平稳的，则进行“View”菜单下的“ARCH LM Test”来检验是否存在ARCH效应。
4. 结果分析：根据ARCH LM检验的结果，查看p值。如果p值小于显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，认为残差序列存在ARCH效应。
5. 模型选择：如果发现残差序列存在ARCH效应，可能需要转换模型，比如使用GARCH模型来捕捉这种自回归条件异方差性。
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