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

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（ ）。 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 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。 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（ ） 方差膨胀因子越大，表明解释变量之间的多重共线性越_____ 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（） 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 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（） 中国大学MOOC: 多重共线性的程度越（ ），参数估计值就越（ ） 经验表明，当方差膨胀因子大于等于（）时，说明第j个解释变量与其他解释变量间存在严重的多重共线性。 经验表明，当方差膨胀因子大于等于（）时，说明第j个解释变量与其他解释变量间存在严重的多重共线性 多重共线性可能造成参数估计值的符号与预期不一致 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 模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（ ）。 模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（） 多重共线性对回归参数的估计有何影响？ 经验认为，某个解释变量与其它解释变量间多重共线性严重的情况是这个解释变量的方差膨胀因子（） 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 当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（ ）