概念
自相关（英语：Autocorrelation），也叫序列相关，是一个信号于其自身在不同时间点的互相关。非正式地来说，它就是两次观察之间的相似度对它们之间的时间差的函数。它是找出重复模式（如被噪声掩盖的周期信号），或识别隐含在信号谐波频率中消失的基频的数学工具。自相关函数在不同的领域，定义不完全等效。在某些领域，自相关函数等同于自协方差。
函数含义
给出运用最小二乘法的假设条件：n即扰动项均值为零；n即常数方差或同方差性；n即各观测值扰动项相互独立或互不相关；n即扰动项的正态性；n自相关在计量经济学中主要指的是回归模型中不同观测值其扰动项之间的相关关系。自相关问题通常与时间序列数据有关，所以自相关也称为序列相关；如果是由截面数据产生的自相关问题，则称为空间相关
计量分类
通常情况下，自相关可以分为两类。
一阶自回归形式
即扰动项只与其滞后一期值有关的情况,即则称具有一阶自回归形式。n
高阶自回归形式
即扰动项在本期的值不仅与其前一期滞后值有关，还与其前若干期的滞后值都相关的情况，nn则称具有高阶自回归形式。n一般来说，计量经济模型中常见的自相关为一阶自回归形式。
