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？
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（）。
下列情况中，可能存在多重共线性的有（）。
完全多重共线性时，下列判断不正确的是（）。
在回归分析中存在多重共线性时将会产生的问题包括（）。
什么是多重共线性？如何处理多重共线性？
以下几种情况中，不能被认为存在多重共线性的是（）。
下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性（）。
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（）
当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（）
模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（）。
对具有多重共线性的模型采用普通最小二乘法估计参数，会产生的不良后果有（）。
当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）。
面板数据可以克服时间序列受多重共线性的困扰,能够提供更多的信息、更多的变化、更少共线性、更多的自由度和更高的估计效率
下列情况中，可能存在多重共线性的有（）。I模型中各自变量之间显著相关Ⅱ模型中各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
多重共线性问题的实质是（)不充分而导致模型参数（)，因此追回样本信息是解决多重共线性问题的一条有效途径。
34、多重共线性指的是解释变量与被解释变量之间存在的线性关系。
存在多重共线性时估计量的方差与无多重共线性时估计量的方差之比形成的系数，称为（)。用以说明由于多重共线性导致估计量方差扩大的程度。
存在近似的多重共线性时，若使用普通最小二乘法估计线性回归方程，则回归系数的估计是（）
7、下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性（）
2、完全多重共线性下参数估计量
5、多重共线性指的是解释变量与被解释变量之间存在的线性关系。
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（）
【判断题】病态指数大于10时，认为多重共线性非常严重。
