1. Autocorrelação
A autocorrelação pode ser definida como correlação entre integrantes de séries de observações
ordenadas no tempo (como as séries temporais) ou no espaço (como nos dados de corte
transversal). No contexto da regressão, o modelo clássico de regressão linear pressupõe que essa
autocorrelação não existe nos termos de erro et. Portanto, significa a tendência temporal dos
valores sucessivos dos resíduos ou erros, ou seja que se correlacionam entre si.
1.1. Fontes da autocorrelação
a) Inércia
Uma característica marcante da maioria das séries temporais econômicas é a inércia ou lentidão.
Como sabemos, séries temporais como o PNB, os índices de preços, a produção, o emprego e o
desemprego registram ciclos (econômicos). Partindo do fundo da recessão, quando tem início a
recuperação econômica, a maioria dessas séries começam a mover-se em um sentido ascendente.
Nesse movimento, o valor da série em um ponto do tempo é maior que o anterior. Há um “impulso”
embutido nele que continua até que algo aconteça (um aumento na taxa de juros, nos impostos ou
em ambos) para desacelerá-lo. Portanto, em regressões que envolvem séries temporais, as
observações sucessivas tendem a ser interdependentes.
b) Viés de especificação: o caso das variáveis excluídas
Na análise aplicada, o pesquisador muitas vezes inicia com um modelo de regressão plausível que
pode não ser o mais “perfeito”. Depois, ele estuda os resultados para verificar se estão de acordo
com as expectativas a priori. Se não estiverem, começa a cirurgia. Por exemplo, o pesquisador
pode fazer um gráfico dos resíduos, uOi , obtidos na regressão ajustada e observar padrões como
os que aparecem na Figura 12.1. Esses resíduos (que são proxies de ui ) podem sugerir que algumas
variáveis originalmente candidatas, mas que acabaram por várias razões não sendo incluídas no
modelo, deveriam entrar nele. Esse é o caso do viés de especificação da variável excluída. Muitas
vezes a inclusão de tais variáveis elimina o padrão de correlação observado entre os resíduos.
c) O fenômeno da teia de aranha
A oferta de muitos produtos agrícolas reflete o chamado fenômeno da teia de aranha, em que a
oferta reage ao preço com a defasagem de um período, porque as decisões de oferta levam tempo
