当模型存在严重的多重共线性时，OLS估计量将不具备（）

判断以下陈述的正误，并给出理由。  （1）尽管存在多重共线性，OLS估计量仍然是具有BLUE性质的。  （2）在高度多重共线性的情形下，要评价一个或多个偏回归系数的个别显著性是不可能的。  （3）如果有某一辅助回归显示出高的R2值，则模型中肯定存在较严重的多重共线性问题。  （4）变量的两两高度相关并不表示高度的多重共线性。  （5）如果分析的目的仅仅是预测，则多重共线性是无害的。  （6）其它条件不变，VIF越高，相应的OLS估计量的方差越大。  （7）在多元回归中，如果根据t检验，全部的偏回归系数个别来说都是不显著的，那么就不可能得到一个较高的R2。

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当存在严重的多重共线性时，普通最小二乘法往往会低估参数估计量的方差。

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存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差（）。

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当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）。

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尽管有完全的多重共线性，OLS估计量仍然是BLUE。 以上陈述是否正确？请判断并说明理由。

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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（）

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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（）

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一般来说，如何判断模型中是否存在严重的多重共线性问题？

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模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（）。

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