Автокорреляция влияет на анализ финансовых временных рядов следующим образом:

• Позволяет выявить структуру ряда. 2 Анализ автокорреляционной функции и коррелограммы позволяет определить, при каком лаге (задержке) автокорреляция наиболее высокая, а значит, связь между текущим и предыдущими уровнями ряда наиболее тесная. 2 Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции первого порядка, исследуемый ряд содержит только тенденцию. 2 Если наиболее высоким оказался коэффициент автокорреляции порядка n, ряд содержит циклические колебания с периодичностью в n моментов времени. 2
• Необходима для корректного прогнозирования. 3 Если в данных временных рядов обнаружена автокорреляция, её необходимо нейтрализовать или как-то учесть, прежде чем полученную функцию регрессии можно будет использовать для прогноза. 3

Таким образом, автокорреляция помогает понять поведение и изменение финансовых данных, выявить скрытые тенденции и закономерности, что важно для принятия обоснованных решений в сфере финансов.