আয় স্থিতিশীলতা সহগ $\phi_{1,j}$ একটি গুরুত্বপূর্ণ নির্দেশক। এর মান যত বেশি, কোম্পানির আয়ের স্থিতিশীলতা তত বেশি, অর্থাৎ আয়ের স্ব-সহসম্বন্ধ (autocorrelation) তত বেশি। যখন $\phi_{1,j}$ 1 এর কাছাকাছি থাকে, তখন এর মানে হল কোম্পানির মুনাফা ধরে রাখার ক্ষমতা বেশি, এবং বর্তমান সময়ের আয়ের স্তর পরবর্তী সময়ের আয়ের স্তরকে আরও ভালোভাবে অনুমান করতে পারে, যা সাধারণত উচ্চ আয়ের গুণমান হিসাবে বিবেচিত হয়। বিপরীতভাবে, যখন $\phi_{1,j}$ 0 এর কাছাকাছি থাকে, তখন এর মানে হল কোম্পানির আয়ে অনেক পার্থক্য রয়েছে, যা কম স্থিতিশীল এবং অনুমান করা কঠিন। এটি নির্দেশ করতে পারে যে কোম্পানির আয়ের উৎস অস্থির, অথবা আয় এককালীন কারণ দ্বারা গুরুতরভাবে প্রভাবিত, যার ফলে আয়ের গুণমান কম। এই ফ্যাক্টরটি স্থিতিশীল লাভজনকতা সম্পন্ন কোম্পানি সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে, বিনিয়োগকারীদের আরও সচেতন বিনিয়োগ সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করতে পারে এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনায় ও বৃহৎ আয় ওঠানামা করে এমন কোম্পানি সনাক্ত করতেও সাহায্য করতে পারে। ব্যবহারিক প্রয়োগে, প্যানেল ডেটা রিগ্রেশন পদ্ধতি সাধারণত একটি টাইম সিরিজে একই কোম্পানির রিগ্রেস করতে বা আয়ের স্থিতিশীলতা সহগের আরও শক্তিশালী অনুমান পেতে ক্রস-সেকশনাল ডেটাতে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। রিগ্রেশন বিশ্লেষণে, সম্ভাব্য বিষমরূপতা (heteroskedasticity) এবং স্ব-সহসম্বন্ধ সমস্যাগুলির দিকে মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন, যা শক্তিশালী আদর্শ ত্রুটি অনুমান পদ্ধতি ব্যবহার করে সংশোধন করা যেতে পারে।