• OLS is no longer efficient among

• OLS is no longer efficient among linear estimators. Furthermore, since prior residuals help to predict current residuals, we can take advantage of this information to form a better prediction of the dependent variable. • Standard errors computed using the textbook OLS formula are not correct, and are generally understated. • If there are lagged dependent variables on the right-hand side, OLS estimates are biased and inconsistent.

結果 (中文) 1:

• 苏丹生命线行动不再是高效之间线性估计的。此外，因为事先残值有助于预测当前的残差，我们可以利用这些信息来形成更好的预测因变量。• 标准误差计算使用的课本 OLS 公式是不正确的和一般被低估。• 如果有滞后变量在右手边，OLS 估计是偏颇和不一致。

結果 (中文) 2:

•OLS不再是线性估计中有效。此外，由于前残差有助于预测当前的残差，我们可以利用这一信息优势，形成因变量的一个更好的预测。•使用教科书OLS公式计算标准错误是不正确的，而且一般都低估。•如果在右边滞后因变量，OLS估计是有偏的和不一致的。

結果 (中文) 3:

•OLS不再是有效的在线性估计。此外，由于以前的残差有助于预测当前残差，我们可以利用这些信息，以形成一个更好的预测因变量。•教科书使用OLS标准误差的计算公式是不正确的，一般都是低调的。•如果有滞后因变量在右边，OLS估计有偏差和不一致。