Uno de los supuestos del modelo de regresión lineal, es que no debe haber un alto grado de correlación entre las variables predeterminadas, pues esto, como se vio en clase, trae serias consecuencias que podemos resumir asi: Los estimadores por mínimos cuadrados ordinarios siguen siendo lineales, insesgados y óptimos pero las estimaciones tienen varianzas y covarianzas grandes.
Las razones t de uno o mas coeficientes tienden a ser estadísticamente no significativas, con lo que se pierde de perspectiva el análisis.
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