在多元回归分析中，如果一个或多个自变量的线性组合与残差项线性相关，则会出现 **内生性（C: 内生性）** 问题。下面是专业分析：

### 内生性分析
- **定义**：内生性问题是指模型中的自变量与误差项之间存在相关性。这违反了经典线性回归模型的一个基本假设（自变量与误差项不相关），导致估计结果有偏和不一致。

- **可能原因**：
1. **遗漏变量**：遗漏了一些相关的自变量，这些遗漏变量同时影响所研究的自变量和因变量。
2. **同时性**：自变量和因变量是相互决定的关系，比如供给和需求。
3. **测量误差**：自变量的测量不准确会导致内生性，因为测量误差可能与误差项相关。

- **后果**：如果内生性存在，使用普通最小二乘法（OLS）估计将导致参数估计值是不一致的，这意味着即使样本量增加，也无法收敛到真实值。

- **解决方法**：
1. **工具变量法（IV）**：寻找一个或多个与自变量相关但与误差项不相关的变量作为工具变量。
2. **同时方程模型**：使用三阶段最小二乘法（3SLS）或两阶段最小二乘法（2SLS）。
3. **增补方程**：直接建模遗漏的关系。

### 其他选项分析
- **序列相关性（A）**：通常出现在时间序列数据中，指误差项之间存在相关性。
- **完全共线性（B）**：指自变量之间存在完全线性关系，导致无法估计回归系数。
- **异方差性（D）**：指误差项的方差不是常数，随着自变量的变化而变化，违反了方差齐次性假设。

综上所述，题目要求选择的是内生性问题。