多重共线性产生的后果主要有：①多重共线性使得参数估计值不稳定，并对于样本非常敏感；②使得参数估计值的方差增大；③由于参数估计值的方差增大，会导致参数估计置信区间增大，从而降低预测精度；④严重的多重共线性发生时，模型的检验容易做出错误的判断。例如，参数估计方差增大，导致对于参数进行显著性t检验时，会增大不拒绝原假设的可能性。