Автокореляція – це кореляція між значеннями результуючої змінної, яка виникає у наслідок залежності значень випадкової величини в різних спостереженнях.
Додатна авт.- Спричинена напрямленою постійною дією деяких факторів які невраховані в моделі. Відємна авт.- означає що після додатного відхилення виникає відємне і навпаки.
Причини:
Помилка специфікації – неврахування кореляційно-регресійної моделі будь-якої важливої факторної ознаки або неправильний вибір форми залежності здебільшого зумовлює систематичні відхилення точок спостережень від лінійної регресії, що може привести до автокореляції.
Інерція. Деяким економічним показникам (наприклад, інфляція, безробіття, ВВП тощо) притаманна певна інертність, яка пов'язана з хвилеподібним (циклічним) розвитком ділової активності. Справді, економічний підйом призводить до зростання зайнятості, скорочення інфляції, збільшення ВВП тощо. Це зростання продовжується доти, доки зміна кон'юнктури ринку і низки економічних характеристик не спричинить уповільнення зростання, потім припинення зростання, а після цього і спадання цих показників. У будь-якому разі такому циклічному розвитку економічних процесів властива деяка інертність.
Ефект павутини. У багатьох сферах економіки економічні показники реагують на зміну економічних умов із запізненням (часовим лагом). Наприклад, пропозиція сільськогосподарської продукції реагує на зміну ціни із запізненням, що дорівнює періоду дозрівання урожаю. Висока ціна сільськогосподарської продукції минулого року здебільшого спричинить її перевиробництво у поточному році, а отже, ціна на неї знизиться. У цій ситуації не можна припускати випадковості відхилень один від одного.
Згладжування даних. Дані за деякий тривалий часовий період здебільшого одержують усереднюванням даних за складовими його підінтервалів. Це може призвести до деякого згладжування коливань, які були всередині даного періоду, що, своєю чергою, може слугувати причиною автокореляції.
Наслідки:
1. Оцінки параметрів моделі можуть бути неефективними, тобто вибіркові дисперсії можуть бути невиправдано великими.
2. Оскільки вибіркові дисперсії обчислюються не за уточненими формулами, то статистичні критерії t- і F-cтатистики, які знайдено для лінійної моделі, практично не можуть бути використані в дисперсійному аналізі.
3. Неефективність оцінок параметрів економетричної моделі призводить, як правило, до неефективних прогнозів, тобто прогнозів з дуже великою вибірковою дисперсією.