În legătură cu faptul că prezența autocorelației în modelul de regresie între resturile modelului poate duce la rezultate negative ale întregului proces de estimare a coeficienților necunoscuți ai modelului, și anume:
a) o creștere a variațiilor în estimările parametrilor modelului;
b) prejudecată a estimărilor obținute de MNC;
c) reducerea importanței estimărilor parametrilor,
Autocorelarea reziduurilor trebuie eliminată.
Principalul motiv pentru prezența unui termen accidental în model este o cunoaștere imperfectă a cauzelor și relațiilor care determină o valoare particulară a variabilei dependente. Prin urmare, proprietățile abaterilor aleatorii, inclusiv autocorelația, depind în primul rând de alegerea formulei de dependență și de compoziția variabilelor explicative.
Deoarece autocorelația este cauzată cel mai adesea de o specificare incorectă a modelului, este necesar, în primul rând, corectarea modelului în sine. Poate că autocorelația este cauzată de absența în model a unor variabile explicative importante. Ar trebui să încercați să determinați acest factor și să îl luați în considerare în ecuația de regresie. De asemenea, puteți încerca să modificați formula dependenței (de exemplu, liniare la hiperbolic etc.).
Pentru simplitatea AR (1), luați în considerare modelul de regresie liniară pe perechi. Apoi formulele t și (t - 1) corespund formulelor: și.
Se scade din observație t raportul de observare (t - 1), înmulțit cu # 961;:
Aplicați transformarea modelului:
Apoi, în variabilele noi, modelul ia forma: în care variabila șoc nu mai este distorsionată de autocorelație.
Această transformare (D) face parte din clasa de decorare a operatorilor [7]. Aceasta duce la pierderea primei observații (dacă nu avem o observație anterioară). Numărul de grade de libertate scade cu 1, ceea ce pentru eșantioanele mari nu este atât de important, dar pentru cei mici poate duce la pierderea eficienței. Această problemă este de obicei depășită cu ajutorul amendamentului Price-Winsten.
Se poate arăta că în cazul autocorelației reziduurilor, matricea de covarianță a vectorului de abatere aleatorie are forma: