处理异方差可以对因变量进行非线性处理，这是通常应对异方差的方法之一

在多元线性回归模型中，出现残差异方差（即误差的方差不是恒定的）时，通常可以采取一些常见的策略来解决这一问题。以下是对各个选项的分析：

A: **对因变量取自然对数**
- **分析**：对因变量进行对数变换是一种常用的处理异方差的方法。这种变换可以有效减少数据的尺度和异方差的影响，从而使残差的方差更加均匀。这种变换常用于处理正偏态的数据。

B: **对自变量取自然对数**
- **分析**：对自变量进行对数变换有助于处理自变量与因变量之间的非线性关系，但对自变量的变换一般对解决因变量残差的异方差问题影响较小，除非异方差的原因是由于某些自变量的尺度问题。在某些特定情况下，可能需要对自变量进行对数变换，特别是当自变量的取值范围较大时。

C: **将模型的常数项强制为0**
- **分析**：强制将模型的常数项设为0通常不被建议，除非在理论上有特别的理由（例如模型必须通过原点）。这种更改不会直接影响残差的异方差性，反而可能导致模型不恰当地拟合。

D: **对因变量乘以某一个系数a，进行放大或者缩小**
- **分析**：简单地对因变量进行缩放通常不会解决异方差问题。缩放可能改变因变量的尺度，但不会改变残差的方差分布形态。

综上所述，最有效的选项通常是 **A: 对因变量取自然对数**。这是处理异方差的常用方法之一，可以帮助稳定方差。然而，这种变换需要根据具体情况进行验证，以确保模型的改进。其他处理异方差的方法还包括加权最小二乘法和使用鲁棒标准误差等。