如果模型中解释变量之间存在多重共线性，则会引起如下后果（）
A. 参数估计值不确定
B. 参数估计值的方差趋于无限大
C. 参数的经济意义不正确
D-W统计量落在了不能判定的区域
存在不完全多重共线性的实际后果有（）
A. OLS参数估计值的方差偏大
B. 使得参数的置信区间变大
C. 可能导致参数的t检验值变为非显著
D. 高拟合优度但很少有显著的t检验值
下列说法中正确的有（）
A. 存在严重多重共线性下，OLS估计量仍是最佳线性无偏估计量
B. 多重共线性问题的实质是样本现象，可以通过增加样本信息得到改善
C. 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
D. 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
下列说法中正确的有（）
A. 方差膨胀因子越接近于0，多重共线性越弱
B. 方差膨胀因子大于10时，说明解释变量与其余解释变量之间存在严重的多重共线性
C. 方差膨胀因子越接近于1，多重共线性越弱
D. 容许度小于0.1时，认为模型存在较严重的多重共线性
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