【正确答案】对于模型Y_i=β₀+β₁X_1i+β₂X_2i+…+β_kX_ki+μ_i(i=1，2，…，n)，如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为模型存在多重共线性。
   在现实经济运行中，许多经济变量在随时间的变化过程中往往存在共同的变化趋势，使之产生多重共现性；使用截面数据建立回归模型时，根据研究的具体问题选择的解释变量常常从经济意义上存在着密切的关联度；在建模过程中由于认识上的局限造成变量选择不当，从而引起变量之间的多重共线性；在模型中大量采用滞后变量也容易产生多重共线性。
   多重共线性的危害有几个方面：一是在完全共线性下参数估计量不存在，理由是(X'X)^-1不存在；二是近似共线性下OLS参数估计量非有效，理由是参数估计量的方差将可能变得很大；三是参数估计量经济意义不合理，如当X₂与X₃存在线性关系时，X₂与X₃前的参数并不能反映各自与被解释变量之间的结构关系；四是变量的显著性检验失去意义，因为无论是t检验还是F检验，都与参数估计量的方差有关；五是模型的预测功能失效。
   检验多重共线性的方法思路：用统计上求相关系数的原理，如果变量之间的相关系数较大则认为它们之间存在多重共线性。克服多重共线性的方法主要有：排除引起共线性的变量，差分法，减少参数估计量的方差，利用先验信息改变参数的约束形式，增加样本容量，岭回归法等。