Предполагается, что коинтегрированные процессы Y1t и Y2t связаны между собой долгосрочным стационарным соотношением. Из этого следует гипотеза, что существует некий корректирующий механизм, который при отклонениях возвращает Y1t и Y2t к их долгосрочному отношению.
В общем виде модель записывается в виде:
Где:
Yt. Эндогенная переменная;
Ny. Величина лага эндогенной переменной;
x1,t, …, xn,t. Экзогенные переменные;
Nx. Величина лага экзогенных переменных;
ut. Стандартная ошибка;
ck, al, dl,k, γ. Оцениваемые коэффициенты модели коррекции ошибок;
cCI. Константа в коинтеграционном уравнении;
cExog. Тренд в исходных данных (в авторегрессии).
Изучаемая модель может содержать ненулевое среднее, или тренд. Аналогично коинтеграционные уравнения могут содержать константу и тренд.
Обозначим: 
Допустимы следующие виды модели:
модель без тренда в авторегрессии, без константы в коинтеграционном уравнении:
модель без тренда в авторегрессии, с константой в коинтеграционном уравнении:
модель с трендом в авторегрессии, с константой в коинтеграционном уравнении:
См. также:
Библиотека методов и моделей | Коинтегрированные процессы | Векторная модель коррекции ошибок | Контейнер моделирования: «Модель коррекции ошибок» | Анализ временных рядов: Модель коррекции ошибок | IModelling.Ecm | ISmErrorCorrectionModel