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，基于残差序列用怀特检验检验异方差性，给出R代码

在R语言中，`lm()` 函数用于创建线性回归模型，它接受一个公式作为输入，其中包含了自变量（x1, x2等）和因变量（通常表示为`y`）。假设我们有一个数据框`data`，其中包含时间序列变量`x1`, `x2`和响应变量`y`，我们可以按照以下步骤构建模型并进行异方差性检验：

# 首先加载必要的包
library(tidyverse)  # 包含ggplot2和dplyr
library(lmtest)     # 用于怀特检验

# 假设数据已经准备好，例如 data <- read.csv("your_data.csv")

# 构建线性回归模型
model <- lm(y ~ x1 + x2, data = data)

# 提取残差序列
residuals <- resid(model)

# 检查残差是否满足异方差性假设（怀特检验）
white_test <- white.test(residuals ~ fitted(model), data = data)
white_test$p.value  # 输出p值，如果小于显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，可能存在异方差

# 显示怀特检验结果
print(white_test)

请注意，这个过程假定你已经在`data`数据集中有正确的变量。如果你的数据结构不同或者需要更复杂的预处理，代码可能需要相应调整。