В основному існує два методи зменшення автокореляції, перший з яких є найважливішим:
- Покращте підгонку моделі. Спробуйте зафіксувати структуру даних у моделі. …
- Якщо неможливо додати більше предикторів, додайте модель AR1.
Якщо виявлено присутність автокорельованих термінів помилки, то одним із перших заходів для виправлення має бути дослідити пропуск ключової змінної предиктора. Якщо такий предиктор не допомагає зменшити/усунути автокореляцію членів помилки, тоді можна виконати певні перетворення змінних.
Інший спосіб виправити послідовну кореляцію – це змінити рівняння регресії. Це можна зробити шляхом додавання члена затримки, який представляє значення залежної змінної за попередній період.
Деякі з найпоширеніших методів:
- Включайте в дані фіктивні змінні.
- Оцінка узагальнених найменших квадратів.
- Включіть лінійний (трендовий) термін, якщо залишки демонструють постійне зростання або зменшення.
- Використовуйте стандартні помилки гетероскедастичності та узгодженої автокореляції (HAC). …
- Додайте модель AR1.
Трансформація: оцінювана модель трансформується розрізнення залежних і незалежних змінних щоб видалити автокореляцію. Ідея полягає в тому, щоб зробити залишки ближче до некорельованих.