存在严重的多重共线性时参数估计的标准差-X题卡

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

Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ

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

线性无偏性有效性一致性

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

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

参数估计值不精确，也不稳定 t检验失效参数估计式的符号与其经济意义相反区间估计失去意义

I、Ⅱ、Ⅲ I、Ⅱ I、Ⅲ、Ⅳ Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（）。