如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果()

[多选题]如果模型中存在异方差现象，则会引起如下后果()A.参数估计值有偏B.参数估计值的方差不能正确确定C.变量的显著性检验失效D.预测精度降低E.参数估计值

[多选题] 当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）。A .各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别B .部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C .估计量的精度将大幅度下降D .估计对于样本容量的变动将十分敏感E .模型的随机误差项也将序列相关

[多选题]当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时()。A.各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别B.部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C.估计量的精

[单选题]如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量()A.不确定，方差无限大B.确定，方差无限大C.不确定，方差最小D.确定，方差最小

[单选题]如果回归模型中存在多重共线性，则（　　）。A.整个回归模型的线性关系不显著B.肯定有一个回归系数通不过显著性检验C.肯定导致某个回归系数的符号与预期的

[单选题]如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是()A.无偏的B.有偏的C.不确定D.确定的

[单选题]如果模型中的解释变量存在完全的多重共线性，参数的最小二乘估计量是()A.无偏的B.有偏的C.不确定D.确定的

[判断题]在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。()A.对B.错

[单选题]回归模型中存在多重共线性,你如何解决这个问题()1.去除这两个共线性变量2.我们可以先去除一个共线性变量3.计算VIF(方差膨胀因子),采取相应措施4.为了避免损失信息,我们可以使用一些正则化方法,比如,岭回归和lasso回归A．1B．2C．2和3D．2,3和4

[单选题]下列情况中，可能存在多重共线性的有（　　）。Ⅰ．模型中各自变量之间显著相关Ⅱ．模型中各自变量之间显著不相关Ⅲ．模型中存在自变量的滞后项Ⅳ．模型中存在因