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

当模型中解释变量之间存在较严重的多重共线性问题时( )

A、参数估计量经济意义不合理

B、减小最小二乘估计量的方差

C、变量的显著性检验失效

D、回归模型稳定性水平较低

E、模型不具有预测功能

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

A.I、Ⅱ、Ⅲ

B.I、Ⅱ、II

C.I、Ⅲ、Ⅳ

D.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ

当模型中解释变量存在完全多重共线性时，参数估计的方差扩大因子为（ ）

A、无穷

B、0

C、1

D、不能确定

下面的各对解释变量中，哪些容易导致模型产生多重共线性？

A、在一个宏观经济方程中，GDP和GNP。

B、在一个耐用品需求函数中，冰箱的价格和洗衣机的价格。

C、在一个农业供给函数中，农田面积和所用的种子数量。

D、在一个投资方程中，长期利率和货币供给。

若回归模型的解释变量之间存在高度共线性，则无法使用普通最小二乘法估计参数。

解释变量存在完全多重共线性时仍可以得到参数ols估计式。