Autokorrelation

in einem Regressionsmodell für zeitlich geordnete Daten die Erscheinung, dass Störvariablen (Störterme) paarweise korreliert sind. Im Zeitreihenkontext kann dies z.B. bedeuten, dass der Störterm einer Periode linear vom Störterm der Vorperiode abhängt. Man spricht dann auch von Autokorrelation erster Ordnung. Bei Korrelation des Störterms einer Periode mit dem s Perioden zurückliegenden, spricht man von Autokorrelation s-ter Ordnung.

Das Vorliegen von Autokorrelation stellt eine Verletzung der Annahmen des klassischen Modells der linearen Regression (Regression, lineare) dar und führt zu einem Effizienzverlust des OLS-Schätzers (Kleinstquadratemethode, gewöhnliche) und falsch ermittelten Standardfehlern, die Testentscheidungen mittels des t-Tests verfälschen. Zur Verzerrung des OLS-Schätzers kommt es, wenn Autokorrelation in einem Modell auftritt, in dem z.B. die verzögerte erklärte Variable (Variable, endogene) als erklärende Variable auftaucht. Die Existenz der Autokorrelation ist mittels diverser Autokorrelationstests statistisch prüfbar. Um den Folgen von Autokorrelation zu begegnen, bietet sich die Verwendung des GLS-Schätzers (Kleinstquadratemethode, verallgemeinerte) oder von Newey-West-Standardfehlern an.