关于自相关与自回归的区别

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请教一下各位大大，自相关(autocorrelation)与自回归(autoregressive)的区别是什么？一直搞不清楚他们究竟是不是讲的同一个东西。
AR model: Yt=C+A1*Yt-1+A2*Yt-2+.....+AqYt-q+Ut
而autocorrelation Durbin text 中formulation of hypothesis是  et=B*e t-1+vt , H0:B=0 H1:B> or <0(not equal to 0)

请问能不能这样理解？自相关只是最简单的自回归，第t期与第t-1期；自回归就是有多个order的自相关。就像regression与correlation的关系。

然后是对自相关对象的理解。请问自相关指的只是e(residual)吗？还是说其实e自相关就是y自相关？那么x自相关的情况就是多重共线性(multicolinearity)？

望不吝赐教，感谢

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关键词：自回归 自相关 correlation Formulation HYPOTHESIS hypothesis

应该不同吧，期待更详细的解释

自己顶起来

自回归是Yt 和Y的滞后期的回归，例如 Yt=B*Yt-1+ Ut, 解释变量就是被解释变量的滞后期
自相关是  Yt=B*Xt+ Ut， 一种是AR model   :Ut=p*Ut-1+Vt。H0：  p＝0，不是自相关了；p 不等于0，就是自相关。
                                             一种是MA model  Ut= Vt+Vt-1
把AR进行变形后，Yt 是 Yt-1 Xt ,Xt-1 的回归模型，同时加上Vt（符合回归假设）
我觉得自相关主要是指unobserved U之间的关系，根据不同的关系，建立不同的回归模型，其中自回归可能是一个回归模型，还可能是分布滞后模型等等吧。这两个概念不是一个范畴的。
这是我的理解。

期待学习。。。

任何一本教材上都有的。

还是没理解，哎，自己想去了

自回归是被解释变量与滞后期
自相关一般指残差

同意8楼的

R.Carter Hill计量经济学教材上的定义：
自相关：总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。
而自回归应该是指被解释变量与滞后期存在相关关系。