Na presença de heterocedasticidade nos erros de um modelo de regressão linear, os estimadores de Mínimos Quadrados Ordinários são ineficientes.

Para testar a presença de auto correlação de primeira ordem em um modelo yt = α + βyt-1 + εt usa-se o teste de Breusch-Godfrey.

Quando os erros da regressão são auto correlacionados, os estimadores de mínimos quadrados são eficientes.

A omissão de uma variável relevante em um modelo de regressão linear pode gerar auto correlação nos erros.

A regressão entre duas variáveis integradas de primeira ordem, isto é I(1), é sempre espúria.