Considere o seguinte modelo de Regressão Linear Multiplo:

!$ Y_t = \alpha + \beta_1X_{1t} + \beta_2X_{2t} + μ_t , t = 1,2,3,...n !$

onde !$ E(μ_t) = 0, Var(μ_t) = σ_μ^2 !$ e !$ X_{1t}, X_{2t} !$ são séries de valores fixos.

Item 2 - Caso !$ X_{2t} = Y_{t-1} !$ na equação acima, e os erros !$ μ_t !$ sejam autocorrelacionados, o estimador de Mínimos Quadrados de !$ \alpha, \beta_1 !$ e !$ \beta_2 !$ mantém a propriedade de não-tendenciosidade.