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（）。
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存在多重共线情况下，多元线性回归模型的结构参数的普通最小二乘估计量不再是最佳线性无偏估计。
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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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完全多重共线性下参数估计量（）。
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一般多重共线性下参数估计量（）。
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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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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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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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