Hiện tượng tự tương quan rất dễ xảy ra đặc biệt là đối với chuỗi quan sát được sắp xếp theo thứ tự thời gian. Tượng tự tương quan xảy ra khi giả thiết về sự không tương quan giữa các sai số bị vi phạm. Khi có tự tương quan, sai số xuất hiện không còn ngẫu nhiên nữa mà kỳ sau sẽ phụ thuộc vào kỳ trước, thể hiện một xu hướng nào đó và điều này làm cho kết quả ước lượng thường không đáng tin cậy. Có rất nhiều nguyên nhân dẫn đến xuất hiện tự tương quan, nhưng nhìn chung có thể gộp lại thành hai nguyên nhân chính: nguyên nhân chủ quan và nguyên nhân khách quan.
Nguyên nhân chủ quan là do tính quán tính của số liệu: Hầu hết các chuỗi thời gian trong kinh tế đều có tính quán tính như chuỗi tổng sản phẩm, chỉ số giá, thất nghiệp,…Nếu nền kinh tế đang nằm ở đầu của thời kỳ khôi phục thì chuỗi tổng sản phẩm có xu hướng đi lên. Vì vậy trong hồi quy chuỗi thời gian, các quan sát kế tiếp có nhiều khả năng phụ thuộc lẫn nhau do mang tính chu kỳ. Bên cạnh đó, hiện tượng mạng nhện trong kinh tế, tính trễ của số liệu cũng là những nguyên nhân chủ quan dẫn đến tự tương quan.Quá trình thu thập và xử lý số liệu cũng có thể là nguyên nhân khách quan dẫn đến xuất hiện tự tương quan.
Do đó, khi ước lượng mô hình có liên quan đến chuỗi thời gian, việc nhận dạng tự tương quan là điều vô cùng quan trọng. Để phát hiện tự tương quan có thể dùng các kiểm định Durbin-Watson cho trường hợp tự tương quan bậc 1 hoặc kiểm định Breusch-Godfrey cho trường hợp tự tương quan bậc m. Nếu có tự tương quan, dùng GLS (General Least Squares) để khắc phục.