El enfoque de error-en-las-variables propuesto por McCallum (1976) llegó a ser rápidamente empleado como una herramienta práctica para estimar modelos con expectativas racionales. Sin embargo, el hecho de que, en general, los errores están serialmente correlacionados en modelos que utilizan el enfoque de McCallum limitó grandemente su utilización empírica, dado que los procedimientos estándares para corregir por autocorrelación producen estimadores inconsistentes en un marco Muthiano. El procedimiento de mínimos cuadrados en dos etapas y en dos estados (MC2E2E) –two-steps two-stages least squares (2S2SLS)- propuesto por Cumby, Huizinga y Obstfeld (1983), extiende la aplicabilidad del enfoque de McCallum para estimar modelos con expectativas racionales, aún cuando los residuos estén autocorrelacionados. Este trabajo presenta el estimador de MC2E2E y discute algunas de sus características y propiedades más importantes. Finalmente, discute las nuevas posibilidades de estimación empírica de modelos con expectativas racionales abiertas por la implementación computacional de MC2E2E recientemente desarrolladas por Cumby y Huizinga (1987, 1984).