Ситуация, когда коррелируют случайные члены регрессии в последовательных наблюдениях, называется автокорреляцией.

Автокорреляция возникает, когда ошибки (остатки) модели регрессии не являются независимыми друг от друга. Это может привести к искажению оценок коэффициентов регрессии и неверным выводам о значимости переменных.

Чтобы лучше понять, что такое автокорреляция, рассмотрим следующие шаги:

1. Определение автокорреляции: Автокорреляция – это корреляция между значениями одной и той же переменной, но в разные моменты времени. Например, если у нас есть временной ряд, то значение в момент времени t может быть связано с значением в момент времени t-1.
2. Причины возникновения автокорреляции:
   • Неправильное специфицирование модели (например, пропуск важных переменных).
   • Сезонные или циклические колебания в данных.
   • Наличие тренда в данных.
3. Последствия автокорреляции:
   • Нарушение предположения о независимости ошибок, что может привести к неверным стандартным ошибкам.
   • Сложности в интерпретации результатов регрессии.
   • Проблемы с тестированием гипотез.
4. Методы диагностики:
   • Тест Дарбина-Уотсона.
   • Графический анализ остатков (например, автокорреляционная функция).
5. Методы устранения:
   • Использование моделей с учетом автокорреляции, таких как ARIMA.
   • Добавление дополнительных переменных в модель.
   • Применение методов регрессии с корректировкой на автокорреляцию.

Таким образом, автокорреляция является важным понятием в эконометрике, и ее наличие нужно учитывать при анализе временных рядов и построении регрессионных моделей.