下列说法错误的有（）。A. 在完全多重共线性中，无法对显著性检验做出判断B. 尽管有完全的多重共线性，OLS估计量仍然是BLUEC. 如果某辅助回归结果显示高值，则多重共线性很有可能发生D. 如果其他条件不变，VIF越高，OLS估计量的标准差越小

步骤 1：理解多重共线性的影响
多重共线性是指自变量之间存在线性关系，这会影响回归分析的结果。在完全多重共线性的情况下，自变量之间的关系是完全线性的，这会导致无法估计回归系数的唯一解，从而无法进行显著性检验。

步骤 2：评估OLS估计量的性质
尽管多重共线性会影响回归系数的估计，但OLS估计量仍然是最佳线性无偏估计量（BLUE），前提是满足高斯-马尔可夫定理的其他假设条件。然而，多重共线性会导致估计量的方差增大，从而影响显著性检验的可靠性。

步骤 3：理解辅助回归和VIF
辅助回归是指用一个自变量作为因变量，其他自变量作为自变量进行回归分析。如果辅助回归结果显示高值，这表明多重共线性很有可能发生。VIF（方差膨胀因子）是衡量多重共线性严重程度的一个指标，VIF越高，表示多重共线性越严重，OLS估计量的标准差也越大。

步骤 4：分析选项
A. 在完全多重共线性中，无法对显著性检验做出判断。这是正确的，因为完全多重共线性会导致无法估计回归系数的唯一解。
B. 尽管有完全的多重共线性，OLS估计量仍然是BLUE。这是错误的，因为多重共线性会影响估计量的方差，从而影响显著性检验的可靠性。
C. 如果某辅助回归结果显示高值，则多重共线性很有可能发生。这是正确的，因为辅助回归结果显示高值表明多重共线性很有可能发生。
D. 如果其他条件不变，VIF越高，OLS估计量的标准差越小。这是错误的，因为VIF越高，表示多重共线性越严重，OLS估计量的标准差也越大。