Para analisar a questão, precisamos entender o que significa a correlação negativa entre as variáveis independentes \(X\) e \(Z\) em uma regressão linear. A correlação negativa entre \(X\) e \(Z\) pode indicar que, à medida que uma variável aumenta, a outra tende a diminuir. Isso pode causar problemas na estimação dos parâmetros da regressão, especialmente se \(X\) e \(Z\) estiverem altamente correlacionados, o que pode dificultar a distinção do efeito de cada variável sobre \(Y\). Agora, vamos analisar as alternativas: A) Autocorrelação dos resíduos - Refere-se à correlação entre os erros de previsão, não diretamente relacionada à correlação entre \(X\) e \(Z\). B) Heterocedasticidade - Refere-se à variabilidade não constante dos erros, não é o foco da correlação entre \(X\) e \(Z\). C) Homocedasticidade - É o oposto de heterocedasticidade e também não se relaciona diretamente com a correlação entre \(X\) e \(Z\). D) Multicolinearidade - Refere-se à situação em que duas ou mais variáveis independentes estão altamente correlacionadas entre si, o que pode dificultar a estimação dos coeficientes da regressão. Isso se encaixa perfeitamente na situação descrita. E) Linearidade - Refere-se à relação linear entre as variáveis, que não é o problema aqui. Portanto, a alternativa correta é: D) multicolinearidade.