Considere o modelo de regressão linear múltipla
!$ y_t \, = \, \beta_1 \, x_{1t} \, +\, \beta_2 \, x_{2t} \, + \, \varepsilon_t !$
no qual
!$ \,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,\, i.i.d \\ \varepsilon_t \, \mid \, X_{1t'}, \, x_{2t'} \sim \, N(0, \, \sigma^2), \, \forall \, t, \, t' \, = \, 1,...,T !$
Por simplicidade, assuma que as variáveis são expressas como desvios em relação às respectivas médias.
É correto afirmar que:
Item 0 - Se !$ \beta_2 \, \ne \, 0 !$ e excluirmos !$ x_{2t} !$ da regressão, o estimador de mínimos quadrados ordinários de !$ \beta_{1} !$ será, em geral, inconsistente.
