Thuật ngữ tự tương quan có thể hiểu là sự tương quan giữa các thành phần của chuỗi các quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian (trong các số liệu chuỗi thời gian) hoặc không gian trong số liệu chéo (trong số liệu chéo). Trong phạm vi hồi quy mô hình tuyến tính cổ điển giả thiết rằng không có sự tương quan giữa các nhiễu ui. Nói một cách khác, mô hình cổ điển giả thiết rằng thành phần nhiễu gắn với một quan sát nào đó không bị ảnh hưởng bởi thành phần nhiễu gắn với một quan sát khác. Tuy nhiên trong thực tế đối với dữ liệu chuỗi thời gian, giả định này hay bị vi phạm, khi đó xảy ra hiện tượng mà thành phần nhiễu của các quan sát lại có thể phụ thuộc lẫn nhau.
Khi bị vi phạm hiện tượng tự tương quan, ước lượng theo OLS vẫn không chệch nhưng không còn hiệu quả được. Bên cạnh đó các trị thống kê tính theo OLS không còn hữu ích trong việc nhận định mô hình. Vì vậy, đối với số liệu chuỗi thời gian nhất thiết phải thực hiện kiểm định hiện tượng này. Ta sẽ sử dụng phương pháp kiểm định Durbin - Watson để kiểm tra xem có hiện tượng tự tương quan hay không trong phần dư của phép phân tích hồi quy.
Đặt giả thiết H0: Không có hiện tượng tự tương
Hình 4.6: Kiểm định Durbin - Watson
Nguồn: Thực hiện trên phần mềm Stata/SE 11.1
Dựa vào kiểm định đã thực hiện ở trên, ta nhận thấy giá trị p-value là 0,2723 > α nên ta chấp nhận giả thiết H0, mô hình không có hiện tượng tự tương quan ở mức ý nghĩa 10%..