问题如下图：
选项：
A. 
B. 
C. 
解释：
关于题干中H0的假设，不管Ho是b1<1还是b1>1,最终计算出来的t统计量都是1.86，都要拒绝原假设。那H0的设立还有什么意义呢？
在时间序列那一章里，DF检验的Ho是g=0，也就是variance non-stationary，而serial correlation用的t检验是假设Ho：ρ=0，也就是no correlation，ARCH模型里面Ho：a1=0，也就是ARCH不成立。
综上请问Ho的基本原理是什么呢？老师上课说的想拒绝什么就放在Ho貌似不能概括所有。
