Vicerrectoría General
Dirección Nacional de Servicios Académicos Virtuales
Autocorrelación
Se había hablado de la matriz de varianzas y covarianzas(
) no escalar.
En el caso de heteroscedasticidad se tenía el caso de:
Ahora se explica el caso en el que la matriz de covarianzas no es escalar debido a que algunos elementos fuera de la diagonal principal son estadísticamente distintos de cero, esto significa que el término de error del modelo tiene correlación consigo mismo a través del tiempo, es decir no hay independencia entre los residuos en diferentes periodos.
En el modelo:
no cumple con el supuesto 
Por ahora nos centraremos en el caso en que la autocorrelación es de la forma
(I)
Este es el caso más simple AR (1), pero se presenta con mucha frecuencia. A este caso se le llama proceso autorregresivo de orden uno en las perturbaciones.
Para que esta ecuación sea estable se necesita que 
Además 
debe cumplir los siguientes supuestos:
Un proceso AR (2) es: 
La ecuación (I) también es válida para un periodo anterior
(II)
