Com base no modelo clássico de regressão linear, julgue o it...

CERTO.

Na presença de autocorrelação serial em um modelo de regressão linear clássico, as estimativas dos coeficientes (betas) permanecem não enviesadas, mas os estimadores padrão (erros padrão) podem ser incorretos. Isso leva a estatísticas t e intervalos de confiança que podem ser inadequados. Além disso, a eficiência dos estimadores pode ser comprometida, o que significa que eles podem não ser tão precisos quanto poderiam ser em condições ideais sem autocorrelação. A presença de autocorrelação serial viola as suposições clássicas do modelo de regressão linear e pode afetar a validade estatística das inferências feitas a partir desse modelo. Para lidar com a autocorrelação serial, algumas abordagens comuns incluem a aplicação de métodos de correção, como a correção de Newey-West ou a utilização de modelos econométricos mais avançados.