A multicolinearidade é a alta correlação entre duas ou mais variáveis previsoras cuja presença no modelo causa vício nos estimadores de mínimos quadrados dos parâmetros.

Mesmo com a existência de correlação nos erros, os estimadores de mínimos quadrados possuem a menor variância entre todos os estimadores dos parâmetros do modelo.

Na presença de heterocedasticidade, os estimadores de mínimos quadrados continuam não viesados de variância mínima.

A multicolinearidade, que é a alta correlação da variável aleatória dependente com as variáveis preditoras, não afeta os estimadores de mínimos quadrados, isto é, esses estimadores continuam não viesados, consitentes e eficientes.

Mesmo na presença de correlação nos erros, os estimadores de mínimos quadrados são consistentes.