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线性回归模型是应用回归技术,根据随机序列历史数据建立回归方程,用此回归方程进行超前预测的数学工具.一个预测模型的预测精度随着超前期的增加而逐渐减低,预测误差越来越大[3].另一方面,回归方程的系数由变量的自相关函数确定,因此自相关函数的估算精度直接影响着线性回归模型的预测精度.本文用偏倚缩减法[1,2]对自相关函数进行估算,提高自相关函数估算精度[1],从而提高线性回归模型的有效预测.