Проверка наличия автокорреляции в экономических данных важна, потому что её наличие может привести к неэффективности оценок параметров модели, невозможности использования статистических критериев Стьюдента и Фишера для проверки значимости параметров модели, а также к неэффективности прогнозов. 2

Некоторые причины автокорреляции в экономических данных:

• Ошибки спецификации. 15 Неучёт в модели какой-либо важной объясняющей переменной либо неправильный выбор формы зависимости приводят к системным отклонениям точек наблюдения от линии регрессии. 1
• Инерция. 15 Многие экономические показатели (инфляция, безработица, ВНП и другие) обладают определённой цикличностью, связанной с волнообразностью деловой активности. 1 Поэтому изменение показателей происходит не мгновенно, а обладает определённой инертностью. 1
• Эффект паутины. 15 Во многих производственных и других сферах экономические показатели реагируют на изменение экономических условий с запаздыванием (временным лагом). 1
• Сглаживание данных. 15 Зачастую данные по продолжительному временному периоду получают усреднением данных по составляющим его интервалам. 1 Это может привести к определённому сглаживанию колебаний, которые имелись внутри рассматриваемого периода, что в свою очередь может служить причиной автокорреляции. 1