6、 数据非平稳，往往导致出现“虚假回归”问题 表现在：两个本来没有任何因果关系的变量， 却有很高的相关性（有较高的R): 例如：如果有两列时间序列数据表现出一致的 变化趋势（非平稳的），即使它们没有任何有意义 的关系，但进行回归也可表现出较高的可决系数。 在现实经济生活中： 情况往往是实际的时间序列数据是非平稳的，而 且主要的经济变量如消费、收入、价格往往表现为 一致的上升或下降。这样，仍然通过经典的因果关 系模型港行分析，一般不会得到有意义的结果。 1515 表现在:两个本来没有任何因果关系的变量， 却有很高的相关性（有较高的R2)： 例如：如果有两列时间序列数据表现出一致的 变化趋势（非平稳的），即使它们没有任何有意义 的关系，但进行回归也可表现出较高的可决系数。 在现实经济生活中： 情况往往是实际的时间序列数据是非平稳的，而 且主要的经济变量如消费、收入、价格往往表现为 一致的上升或下降。这样，仍然通过经典的因果关 系模型进行分析，一般不会得到有意义的结果。 6、数据非平稳，往往导致出现“虚假回归”问题