Последствия мультиколлинеарности. 
Эконометрика

Выделим следующие последствия мультиколлинеарности.

• 1. Дисперсии (стандартные ошибки) оценок коэффициентов уравнения множественной регрессии становятся большими. Это расширяет интервальные оценки, ухудшая их точность. Последнее затрудняет нахождение истинных значений оценок коэффициентов.
• 2. Уменьшаются^{-статистики} оценок. Оценки имеют малую статистическую значимость, в то время как модель в целом является значимой (имеет высокое значение коэффициента детерминации R²).
• 3. Оценки коэффициентов уравнения по МНК и их стандартные ошибки становятся очень чувствительными к малейшим изменениям данных. Оценки коэффициентов становятся неустойчивыми. При этом резко уменьшается и точность прогнозного предсказания по модели.
• 4. Затрудняется определение доли вклада каждой из объясняющих переменных в объясняемую уравнением регрессии дисперсию зависимой переменной.
• 5. Возможно получение неверного знака у коэффициента регрессии.
• 6. Высокая коррелированность объясняющих переменных лишает смысла интерпретацию их коэффициентов.
• 7. Чем ближе мультиколлинеарность к строгой (совершенной), тем серьезнее ее последствия.