Для нахождения эффективных оценок линейных регрессионных моделей с автокоррелированными остатками используется метод, называемый методом наименьших квадратов с корректировкой на автокорреляцию. Этот метод позволяет учитывать зависимость ошибок в регрессионной модели, что приводит к более точным и надежным оценкам параметров модели.

Основные шаги для применения этого метода следующие:

1. Определение модели: Сначала необходимо определить линейную регрессионную модель, которая описывает зависимость между зависимой переменной и независимыми переменными.
2. Проверка на автокорреляцию: Используйте тесты, такие как тест Дарбина-Уотсона или тест Бройша-Годфри, чтобы проверить наличие автокорреляции в остатках модели.
3. Корректировка модели: Если автокорреляция присутствует, необходимо применить методы, такие как:
• Метод наименьших квадратов с весами (WLS): Применение весов для учета автокорреляции.
• Обобщенные метод наименьших квадратов (GLS): Этот метод позволяет получить более эффективные оценки, учитывая структуру автокорреляции.
4. Оценка параметров: После корректировки модели можно оценить параметры с использованием выбранного метода.
5. Проверка результатов: Важно проверить полученные оценки на наличие автокорреляции и других проблем, таких как гетероскедастичность.

Таким образом, использование методов, учитывающих автокорреляцию, позволяет получить более надежные и эффективные оценки параметров линейной регрессионной модели.