HAC 程序只是提供对标准误差的一致估计。它们不会改变系数的估计。如果您具有具有序列相关性的严格外生性，则您的系数是无偏的，但标准误差是不正确的。HAC 标准错误解决了后一点。

正如您所提到的，这并没有给出有效的系数估计。为了实现效率，至少在经济学中，我们通常使用 Cochrane-Orcutt/Prais-Whinston 程序。然而，这需要更强大的建模假设来估计序列相关的结构。

它们类似于 Eicker-White 异方差稳健标准误。这个过程不会改变估计，它只会改变标准误差的估计，以确保它们在存在异方差的情况下是一致的。有效的修复将是加权最小二乘，但这需要对异方差的形式进行建模。