残差标准误小只能说明拟合度好，相关性低能够保证变量之间相互独立的假设。

在多元线性回归中，模型结果无效可能是由于以下几个原因（多选）：

B: **存在异方差**
D: **存在序列相关**

### 分析：

- **A: 残差标准误太小了**
- 这是不太可能导致模型结果无效的原因。残差标准误较小通常意味着模型拟合较好。问题更可能出现在标准误过大，表示拟合很差。

- **B: 存在异方差**
- 异方差是指误差项的方差不是恒定的。这会导致估计量的效率降低，影响 t 检验和 F 检验的可靠性，从而影响模型解释和预测。

- **C: 自变量之间不存在相关性**
- 自变量之间不存在相关性通常不是问题，反而是有利的，因为多重共线性（自变量之间高度相关）才会导致参数估计的不稳定和不可靠。

- **D: 存在序列相关**
- 序列相关性（自相关）指的是误差项之间存在相关性，这在时间序列数据中较为常见，会导致系数估计不再是最优线性无偏估计（BLUE），从而影响模型的有效性。

### 解决方法建议：

- 对于**异方差**：
- 采用 White 或 Newey-West 方法进行稳健标准误计算。
- 转换变量或使用加权最小二乘法（WLS）。

- 对于**序列相关**：
- 使用时间序列专有模型如 ARIMA 或加入自相关项调整模型。
- 采用广义差分法或引入滞后变量。

通过识别和处理这些问题，可以提升模型的稳定性和预测能力。