如果对于不同的样本点，随机误差项之间不再是不相关的，而是存在某种相关性，则认为出现了自相关性，又称为序列相关性。所谓“一阶”是指序列相关只涉及i和它的上一期值i-1 ，也就是说，最大间隔是一个时期（单位）。它将是AR(2)或者说二阶自回归过程注意：除非我们假设随机误差项的生成过程，否则很难解决序列相关问题。对于自相关，在实践中，AR(1)假设证明是非常有用的。

一、自相关性的概念——违反基本假设的定义及违反的原因

二、自相关性的后果——违反基本假设会造成什么样的后果

三、自相关性的检验——怎样诊断是否违反基本假设

四、具有自相关性模型的估计——如何消除或减弱对基本假设的违反

五、案例