尽管有完全的多重共线性，OLS估计量仍然是BLUE

多重共线性的主要后果是参数估计量具有较大的方差，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，可以消除模型中的多重共线性（） 多重共线性的主要后果是参数估计量具有较大的方差，所以采取适当方法减小参数估计量的方差，可以消除摸型中的多重共线性。( ) 完全多重共线性和不完全多重共线性都是多重共线性,它们之间没有本质的区别 如果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（ ） 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（ ） 如果多元回归的四个经典假设条件（参数线性，随机抽样，零条件均值，不存在完全多重共线性）满足，那么OLS估计量满足（） 如果多元回归的四个经典假设条件（参数线性，随机抽样，零条件均值，不存在完全多重共线性）满足，那么OLS估计量满足（） 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（） 什么是多重共线性？如何处理多重共线性？ 多重共线性 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？ 中国大学MOOC: 存在近似多重共线性时，参数的最小二乘估计量满足大样本性质 逐步回归法既可以检验多重共线性，也可以修正多重共线性。 多重共线性对回归参数的估计有何影响？ 在计量经济学中，多重共线性包括（ ） 模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（ ）。 模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（） 完全多重共线性时，下列判断不正确的是（ ）。 多重共线性是总体的特征。（ ） 简述多重共线性及其原因。