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自变量之间有相同或者相应的变化趋势 所有的自变量对国变量的影响都不显著 自变量之间具有某种类型的近似线性关系 模型中自变量过多
参数无法估计 只能估计参数的线性组合 模型的拟合程度不能判断 可以计算模型的拟合程度
使估计量从非一致变为一致 使估计量从有偏变为无偏 减弱多重共线性 避免因参数过多而自由度不足 减轻异方差问题
参数无法估计 只能估计参数的线性组合 模型的判定系数为0 模型的判定系数为1
解释变量两两不相关，则不存在多重共线性 所有的t检验都不显著，则说明模型总体是不显著的 有多重共线性的计量经济模型没有应用的意义 存在严重的多重共线性的模型不能用于结构分析
经济变量之间往往存在同方向的变化趋势 经济变量之间往往存在着密切的关联 在模型中采用滞后变量也容易产生多重共线性 在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性 以上都正确
各个解释变量对被解释变量的影响将难以精确鉴别 部分解释变量与随机误差项之间将高度相关 估计量的精度将大幅度下降 估计对于样本容量的变动将十分敏感 模型的随机误差项也将序列相关
存在异方差的模型 包含有随机解释变量的模型 存在严重多重共线性的模型 联立方程模型中恰好识别的结构方程
当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在多重共线性 当模型中的误差项存在相关性的时候，称回归模型中存在多重共线性 同方差性假定的意义是指每个样本残差μ
的方差，不随样本的变化而变化 当回归模型中两个或者两个以上的自变量彼此相关时，则称回归模型中存在自相关
经济变量之间有相同或者相反的变化趋势 从总体中取样受到限制 模型中包含有滞后变量 模型中自变量过多
在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量。 多重共线性问题的实质是样本现象，因此可以通过增加样本信息得到改善。 虽然多重共线性下，很难精确区分各个解释变量的单独影响，但可据此模型进行预测。 如果回归模型存在严重的多重共线性，可不加分析地去掉某个解释变量从而消除多重共线性。
回归参数估计量非有效 变量的显著性检验失效 模型的预测功能失效 解释变量之间不独立
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