Considere o modelo de regressão linear múltipla com regressores estocásticos
!$ y_1 = \beta_1 x_{1t} + \beta_2 x_{2t} + \varepsilon_t !$,
no qual !$ \varepsilon_t !$não é autocorrelacionado e tem média e variância condicionais a x1t e x2t iguais a zero e σ², respectivamente. Por simplicidade, suponha que as variáveis são expressas como desvios com relação às respectivas médias.
É correto afirmar que:
Item 2- Se x2t = yt-1 e relaxarmos a hipótese de que os erros !$ \varepsilon_t^{ \prime}S !$ não são autocorrelacionados, o estimador de mínimos quadrados ordinários de β2 será consistente, porém não será eficiente;