（单选题）
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（）
A无偏的
B有偏的
C不确定
D确定的
正确答案
答案解析
略
相似试题
（单选题）
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（）
（多选题）
当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（）。
（多选题）
如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（）
（判断题）
在模型中引入解释变量的多个滞后项容易产生多重共线性。
（单选题）
设x1，x2为解释变量，则完全多重共线性是（）
（多选题）
模型存在完全多重共线性时，下列判断正确的是（）。
（简答题）
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。
（判断题）
变量的两两高度相关并不表示高度多重共线性，变量不存在两两高度相关表示不存在高度多重共线性。
（单选题）
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（）。
