Tự tương quan có quan trọng trong dữ liệu chéo không

Mới đây, lại gặp lại câu hỏi vấn đề tự tương quan trong mô hình hồi quy OLS.
Tự tương quan hay tương quan chuỗi thường được gắn liền với kiểu cấu trúc chuỗi dữ liệu thời gian.
Theo ý nghĩa đó, một kiểu dữ liệu như GDP, chỉ số chứng khoán thường bị ảnh hưởng bởi thông tin từ năm trước đó hay thời gian trước đó.
Nói một cách khác Yt  chịu ảnh hưởng của Yt-1
Từ đây, một số người thực hiện nghiên cứu cho rằng chỉ có dữ liệu chuỗi thời gian mới cần kiểm tra hiện tượng tự tương quan. Trong dữ liệu  chéo thì không cần kiểm tra.
Điều này hoàn toàn không chính xác.
Mặc dù, đúng là về dữ liệu chuỗi thời gian vấn đề tự tương quan và tương quan chuỗi có ảnh hưởng mạnh và rất quan trọng nhưng cấu trúc dữ liệu chéo cũng cần đặc biệt lưu ý vấn đề này.
1. Lập luận không kiểm tra tự tương quan trong dữ liệu chéo
- Lập luận được coi là logic nhất chính là vì thứ tự các quan sát có thể thay đổi được, không tuân theo chuỗi quan sát thứ tự như kiểu dữ liệu chuỗi thời gian do đó ta không cần quan tâm đến hiện tượng này.
2. Bổ sung
- Thứ nhất, một số cấu trúc dữ liệu chéo không thể thay đổi cấu trúc dữ liệu vì nó làm mất đi bản chất dữ liệu. Đặc biệt khi chúng ta thực hiện các nghiên cứu liên quan đến mối liên hệ theo không gian nghiên cứu: địa lý, cá nhân
- Do đó, cần lưu tâm đến việc kiểm định vấn đề tự tương quan hay tương quan chuỗi theo không gian
Sơ kết:
Vấn đề kiểm tra tự tương quan trong dữ liệu chéo cần lưu ý đến cấu trúc dữ liệu, đặc biệt đối với các biến chịu ảnh hưởng mạnh từ sự liên kết không gian.