如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（ ）

当发现解释变量中存在严重的多重共线性时，我们可以消除共线性的方法有（） 方差膨胀因子越大，表明解释变量之间的多重共线性越_____ 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 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（ ） 如果回归模型中存在多重共线性，则( ） 多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系 方差膨胀因子(VIF)的大小可度量多重共线性的严重程度，经验表明方差膨胀因子（ ）时，说明解释变量与其余解释变量之间有严重的多重共线性。 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 若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（ ）。 Ⅰ.回归参数估计量非有效 Ⅱ.变量的显著性检验失效 Ⅲ.模型的预测功能失效 Ⅳ.解释变量之间不独立 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 多重共线性的含义是指: 解释变量与随机误差项相关|解释变量与随机误差项高度相关|解释变量之间低度相关|解释变量之间高度相关 多重共线性的后果包括（） 简述多重共线性的后果。 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。（） 多重共线性的后果有哪些？对多重共线性的处理方法有哪些？ 下列情况中，可能存在多重共线性的有（ ）。 Ⅰ.模型中各对自变量之间显著相关 Ⅱ.模型中各对自变量之间显著不相关 Ⅲ.模型中存在自变量的滞后项 Ⅳ.模型中存在因变量的滞后项 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 经验认为某个解释与其他解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的VIF（ ）。 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。（） 若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（）。