计量经济学,第十章 时间序列计量经济模型,引子：是真回归还是伪回归,经典回归分析的做法是: 首先采用普通最小二乘法（OLS）对回归模型进行估计，然后根据可决系数或F检验统计量值的大小来判定变量之间的相依程度，根据回归系数估计值的t统计量对系数的显著性进行判断，最后在回归系数显著不为零的基础上对回归系数估计值给予经济解释,为了分析某国的个人可支配总收入 与个人消费总支出 的关系，用OLS法作 关于 的线性回归，得到如下结果,从回归结果来看， 非常高，个人可支配总收入 的回归系数t统计量也非常大，边际消费倾向符合经济假设。凭借经验判断，这个模型的设定是好的，应是非常满意的结果。准备将这个计量结果用于经济结构分析和经济预测。 可是有人提出，这个回归结果可能是虚假的！可能只不过是一种“伪回归”,要千万小心!” 这里用时间序列数据进行的回归，究竟是真回 归还是伪回归呢？为什么模型、样本、数据、检验结果都很理想，却可能得到“伪回归”的结果呢,时间序列数据被广泛地运用于计量经济研究。经典时间序列分析和回归分析有许多假定前提，如序列的平稳性、正态性等。直接将经济变量的时间序列数据用于建模分析，实际上隐
