Solutions of Spurious Regressions with Trending
Variables
正则化的回归分析可以避免
作者： 吴明华；攸频
作者机构： 南开大学经济学院
出版物刊名： 数量经济技术经济研究
页码： 113-128页
年卷期： 2016年 第12期
主题词： 时间序列；趋势；相关；虚假回归
摘要：本文研究了由序列中趋势成分引起的虚假回归问题的解决方法。发现在模型设定式中加入趋势变量，并考虑趋势存在结构突变的情况，再根据残差是否存在自相关进行可行广义最小二乘（FGLS）或普通最小二乘（OLS）估计，可以有效解决趋势成分引起的虚假回归问题。通过理论分析表明，采用本文中
的估计方法，所得检验两序列是否为虚假相关的t统计量渐近服从标准正态分布或与标准正态非常接近的分布。MonteCarlo模拟证实了该方法的有效性。最后以Yule（1926）中两高度虚假相关的时间序列为例，佐证文中结论。

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