完全多重共线性下参数估计量

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（ ） 存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（ ）。 完全多重共线性和不完全多重共线性都是多重共线性,它们之间没有本质的区别 当模型中解释变量存在完全多重共线性时，参数估计的方差趋向于0 中国大学MOOC: 多重共线性的程度越（ ），参数估计值就越（ ） 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（ ） 当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（ ） 当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（ ） 如果股指期货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（） 在不完全多重共线性下,对参数区间估计时,置信区间趋于（） 多重共线性可能造成参数估计值的符号与预期不一致 中国大学MOOC: 存在近似多重共线性时，参数的最小二乘估计量满足大样本性质 多重共线性对回归参数的估计有何影响？ 什么是多重共线性？如何处理多重共线性？ 存在多重共线性时，一定会使参数估计值的方差增大，从而造成估计效率的损失 如果多元回归的四个经典假设条件（参数线性，随机抽样，零条件均值，不存在完全多重共线性）满足，那么OLS估计量满足（） 如果多元回归的四个经典假设条件（参数线性，随机抽样，零条件均值，不存在完全多重共线性）满足，那么OLS估计量满足（） 回归模型在近似共线性下参数估计量的方差会增大，方差膨胀因子为1/1-r。（ ） 多重共线性 多重共线性的后果有哪些？对多重共线性的处理方法有哪些？