一阶自回归模型的自回归系数，指的是时间序列数据中自身的前一期数据对当前期数据的影响程度。通俗地说，就是当前数值与前一个数值之间的相关性大小。一般记作AR(1)，其数学表达式为： Y_t = αY_t-1 + ε_t
其中，Y_t表示当前期的数值，Y_t-1表示上一期的数值，α表示自回归系数，ε_t表示误差项。
自回归系数α的取值范围为-1~1，越接近1表示当前数值与前一个数值的相关性越强，即变化越平稳。如果α大于1，则表示当前数值与前一个数值正相关，变化越不稳定，很可能会出现明显的波动。如果α小于1，则表示当前数值与前一个数值负相关，变化趋势越来越不稳定。
在实际应用中，我们可以通过最小二乘法来估计自回归系数α。这个过程中，我们需要对时间序列数据进行平稳性检验，确保序列不受外部因素的干扰，才能得到可靠的结果。
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