若通过检验发现多元线性回归模型存在多重共线性，则应用模型会带来的后果是（  ）。

多重共线性在多元线性回归模型中是一个重要的问题，其产生的后果包括：

1. 参数估计值不稳定：多重共线性会导致模型的参数估计值变得不稳定，使得估计值对样本数据的变化非常敏感。
2. 模型检验容易出错：由于参数估计值的方差增大，进行模型的检验时容易做出错误的判断，例如参数的显著性检验。
3. 模型的预测精度降低：多重共线性会导致参数估计值的置信区间增大，从而降低模型的预测精度。

因此，在存在多重共线性的情况下，应用模型会带来以上三个后果。选项A、B、C正确描述了这些后果，而选项D“解释变量之间不独立”并不是多重共线性的直接后果，故排除。