Considere as seguintes afirmações referentes ao modelo de regressão linear clássico com regressores estocásticos:

!$ y_i = \beta_0 + \beta_1 x_{li} + \beta_2 x_{2i} + \varepsilon_1,\,\,\,i =1, \cdots, n !$,

em que !$ E [ \varepsilon | x_1, x_2 ] = 0 !$ e !$ Var [ \varepsilon |x_1, x_2] = \sigma_2 !$.

Item 4 - Os estimadores de mínimos quadrados ordinários dos parâmetros não são eficientes se a hipótese de ausência de autocorrelação dos erros for violada.