lm()函数构建yt = α0 + β1x1,t + β2x2,t + ut线性回归模型，并提取残差数列，基于残差序列实施显著性水平为0.01的lmtest包中的BP检验，给出R代码

在R语言中，`lm()`函数用于建立线性回归模型，其基本语法如下：

yt <- lm(y ~ x1 + x2, data = your_data_frame)

这里 `yt` 是因变量，`x1` 和 `x2` 是自变量，`your_data_frame` 是包含所有数据的data frame。

为了提取残差序列（residuals），你可以使用`resid()`函数：

residuals_yt <- resid(yt)

接下来，要基于残差序列进行Breusch-Pagan(BP) heteroscedasticity test（异方差性检验），通常使用`lmtest`包中的`bp.test()`函数，设定显著性水平为0.01：

library(lmtest)
bp_result <- bp.test(residuals_yt, data.frame(yt))
bp_p_value <- bp_result$p.value

`bp_result` 将返回BP测试的结果，包括统计量和p值。如果p值小于0.01，我们可以拒绝原假设，认为存在异方差性。