Автокорреляция в временных рядах может искажать статистические выводы по нескольким причинам:
- Неправильная оценка стандартных ошибок. 3 При положительной автокорреляции стандартные ошибки коэффициентов регрессии, рассчитанные методом наименьших квадратов, недооценивают истинные стандартные ошибки. 3 Это приводит к завышению оцениваемой t-статистики, что предполагает значимость там, где её, возможно, нет. 3
- Завышение F-статистики. 3 F-статистика для проверки на общей значимости регрессии может быть завышена, поскольку средняя квадратная ошибка (MSE, mean squared error) имеет тенденцию недооценивать дисперсию ошибок совокупности. 3
- Неэффективность оценок параметров модели. 1 Выборочные дисперсии вектора оценок могут быть неоправданно большими. 1
- Неэффективность прогнозов. 1 Прогнозы получаются на основе неэффективных оценок параметров. 1
Автокорреляция часто встречается в регрессионном анализе при использовании данных временных рядов. 2 Она может быть вызвана, например, ошибками спецификации, инерцией, эффектом паутины или сглаживанием данных. 2