多重共线性会使估计量的方差变大，则显然会让预测结果更容易不准确

正确答案是B: 不会影响模型的预测结果。

### 专业分析：

多重共线性是指在回归分析中，多个自变量之间存在较强的线性关系。这种情况会对回归模型产生以下影响：

A: **所求出的参数的含义将变得不合理**
由于多重共线性，自变量之间高度相关，导致回归系数的估计变得不稳定和不准确，从而使得参数的解释变得不合理。

B: **不会影响模型的预测结果**
这是错误的。多重共线性会导致回归系数的不稳定，从而影响模型的预测结果。虽然在某些情况下，预测结果可能看起来没有明显变化，但在许多情况下，多重共线性会导致模型在新数据上的预测表现变差。

C: **可用岭回归或Lasso回归降低多重共线性对回归结果的影响**
这是正确的。岭回归和Lasso回归是两种常见的正则化方法，可以通过引入惩罚项来减少多重共线性对模型的影响，从而获得更稳定和可靠的回归系数。

D: **存在多重共线性的变量所求参数将有可能变得不显著**
这是正确的。多重共线性会导致标准误增大，从而使得t统计量减小，导致某些变量的回归系数变得不显著。

综上所述，B选项的说法是错误的，因此正确答案是B。