ANN으로 시계열 분셕을 수행하는 경우 계량경제학의 방법론들을 적용할 수 있다.    ANN은 추정 과정에서 각 노드를 연결하는 가중치와 편의에 대한 초기값을 부여하고 시작하므로 예측력 향상이나 자기상관 문제가 해결되기도 한다.
ANN으로 시계열 분석을 수행하는 경우에도 추정 후 모형 적합도를 분석하기 위한 계량경제학의 방법론들을 적용할 수 있다. 예를 들어, 오차의 자기상관도(error autocorrealtion diagram)를 통하여 자기상관 문제, 즉 예측 오차가 시간에 따라 상관관계가 존재하는지를 확인해 볼 수 있으며, 자기상관성이 관찰될 경우 NARX 신경망 모형의 시차를 증가시켜 문제가 해결되는지 살펴본다. 만약 시차의 추가로도 문제가 해결되지 않는다면 재학습(retrain)을 시도해 볼 수 있다. ANN은 추정 과정에서 각 노드를 연결하는 가중치와 편의(bias)에 대한 초기 값을 부여한 뒤 학습을 시작하는데, 재학습을 할 경우 이전 학습에서 도출된 가중치와 편의를 초기 값으로 사용하기 때문에 예측력(performance)이 향상되거나 자기상관 문제가 해결되는 경우가 있다.