Якщо має місце автокореляція, то Модель регресії погана, оскільки вона вироблятиме параметри, які є нелогічними та виходять за межі здорового глузду.
Відповідно до (Basuki, 2015) наслідки появи автокореляції в регресійній моделі включають: 1. Оцінювач неефективний, його довірчі інтервали невиправдано широкі, а його перевірки значущості недостатньо потужні. 2. Оцінки залишкової варіації занадто низькі.
Причиною автокореляції між помилками є Інерція або інерція, зміщення в специфікаціях, затримка (Lag), маніпулювання даними. Наведене вище припущення є авторегресійною моделлю першого рівня AR(1), яка показує, що ei залежить від ei−1.
Оскільки тест на автокореляцію дає непереконливі результати, одним із рішень, яке можна використати, є Запускає тест, якщо значення Asymp. sig перевищує 0,05, то автокореляція відсутня, тому з даних прогону тесту автокореляції немає..
Якщо ціна акції з сильною позитивною автокореляцією зростає протягом кількох днів, аналітики можуть обґрунтовано очікувати, що майбутні ціни продовжать рухатися вгору найближчими днями. Аналітики можуть купувати та тримати акції протягом короткого періоду часу, щоб отримати прибуток від підвищення ціни.