回归分析是期货投资分析中重要的统计分析方法，而线性回归模型是回归分析的基础。线性回归模型的基本假设是（ ）。A. 解释变量是随机变量B. 随机误差项服从正态分布C. 各个随机误差项的方差相同D. 各个随机误差项之间不相关

线性回归模型的基本假设是解决本题的关键。需要明确以下几点：

1. 解释变量是否随机：线性回归通常假设解释变量（自变量）是非随机的，且测量无误差。
2. 误差项的分布：误差项需满足正态分布（尤其在小样本时）、同方差（方差相同）和无自相关（误差项间不相关）。
3. 排除异方差与自相关：若误差项方差不齐或存在相关性，会破坏模型的估计效率和推断结果。

选项分析

A. 解释变量是随机变量

错误。线性回归假设解释变量是固定已知的，且无测量误差。若解释变量随机，需使用更复杂的模型（如误差成分模型）。

B. 随机误差项服从正态分布

正确。误差项的正态性是小样本推断（如置信区间、假设检验）的基础，大样本下可通过中心极限定理放宽此假设。

C. 各个随机误差项的方差相同

正确。同方差假设确保误差项的方差在样本中保持一致，避免异方差性导致的估计效率损失。

D. 各个随机误差项之间不相关

正确。无自相关假设要求误差项间独立，若存在自相关（如时间序列数据），需使用广义最小二乘法修正。