存在近似的多重共线性时，若使用普通最小二乘法估计线性回归方程，则回归系数的估计是（）

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（ ） 多重共线性 下列哪些方法是多重共线性的补救措施: 加权最小二乘法|在模型中删除共线变量：找出模型中的完全线性关系，利用完全线性关系代入待估计模型，消去（删除）共线变量|增加样本容量：在计量经济模型中，如果变量样本数据太少，很容易产生多重共线性。在这种情况下，增加样本容量，将有助于减弱，甚至消除多重共线性。|逐步回归法 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（） 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？ 逐步回归法既可以检验多重共线性，也可以修正多重共线性。 完全多重共线性下参数估计量 参数估计量具有较大的方差是多重共线性的主要后果，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，仍然没能消除模型中的多重共线性，也没能消除多重共线性造成的后果。（） 多重共线性对回归参数的估计有何影响？ 简述多重共线性及其原因。 多重共线性的后果包括（） 简述多重共线性的后果。 解释多重共线性的含义 多重共线性产生的原因 在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量（） 在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。 参数估计量具有较大的方差是多重共线性的主要后果，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，即使没有消除模型中的多重共线性，也确能消除多重共线性造成的后果。（） 多重共线性产生的原因复杂，以下哪一项不属于多重共线性产生的原因（）。 多重共线性产生的原因复杂，以下哪一项不属于多重共线性产生的原因?（ ） 多重共线性产生的原因复杂，以下哪一项不属于多重共线性产生的原因?( )