Consequences, Detection And Forecasting With Autocorrelated Errors

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Problem of autocorrelation arises if the assumption of the Classical Linear Regression Model that the errors terms are not autocorrelated is violated.

As a consequence, the usual t, F, and χ2 tests cannot be legitimately applied.

This text uses various econometric approaches to critically observe the associated problems.

Graphical method; Durbin-Watson method; Breush-Godfrey method; and The Runs Test were used to detect existence of autocorrelation among residuals of econometric data.

In correcting autocorrelation, the method of first-difference, based on Durbin-Watson d-statistic and the dynamic forecasting techniques were used.

The result gave a significantly reduced estimated autocorrelation coefficient.

This improves the efficiency of the forecast and the use of various statistics in making inference.

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