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。

专业分析如下：

1. **多重共线性定义**：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相关关系。这会导致回归模型中自变量的系数估计不稳定，标准误差增大，从而影响回归结果的解释性和可靠性。

2. **选项A**：多重共线性会导致系数估计不稳定，参数的含义变得不合理。这是正确的说法。

3. **选项B**：多重共线性会影响模型的预测结果，因为系数估计不稳定会导致预测值的波动性增加。因此，选项B的说法是错误的。

4. **选项C**：岭回归和Lasso回归是处理多重共线性的常用方法，它们通过引入惩罚项来减小系数估计的不稳定性，从而降低多重共线性对回归结果的影响。这是正确的说法。

5. **选项D**：多重共线性会导致某些变量的参数估计变得不显著，因为共线性导致估计的标准误差增大，从而影响显著性检验。这是正确的说法。

综上所述，选项B的说法是错误的。