第六章 | 自相關

（二）自相關產生的原因

1、經濟系統的慣性

自相關現象大多出現在時間序列數據中，而經濟系統的經濟行為都是具有時間上的慣性，這種情況下經濟數據很可能表現為自相關。

2、經濟活動的滯後效應

滯後效應是指某一變量對另一變量的影響不僅限於當期，而是延續若干期，由此帶來變量的自相關。

3、數據處理造成的自相關

對數據進行修正和內插處理，在這樣的數據序列中可能產生自相關。

4、蛛網現象

5、模型設定偏誤

如果模型中省略了某些重要的解釋變量或者模型函數形式不正確，都會產生呢系統誤差，這種誤差存在於隨機誤差項中，從而帶來自相關。

（三）自相關的表現形式

自相關的性質可以用自相關係數的符號判斷，即ρ<0為負相關，ρ>0為正相關。

當ρ接近1時，表示相關的程度很高。

對於樣本觀測期為n的時間序列數據，可得到總體回歸模型(PRF)的隨機項為u1,u2,…un，如果自相關形式為

三、自相關的後果

（一）一階自回歸形式的性質

在隨機誤差項為一階自回歸的相關形式時，隨機誤差依然是零均值、同方差的誤差項。

（二）自相關對參數估計的影響

1、參數估計值仍然是無偏的