关于线性回归方程和Cointegration的一个问题

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在下是初学者想请教一个写论文时碰到的问题。当我不知道Cointegration这个理论时，我用F（期货价格）=a(1)*S(现货价格）+a(2)这样简单的线性回归方程，并且我得到了R^2=0.9997这样的结果，应该能证明我的数据中期货价格和现货价格有很强的线性关系吧？
那请问为什么还需要去证明Cointegration这个观点呢？
当然如果按照Cointegration的观点，我检测出我的数据中F，S的确是非平稳，并且一次差分是平稳。等等等等。。。你可以做E-G两步法，误差修正模型都没问题。
但是回到我的问题，既然我都在不知道Cointegration这个理论的情况下得到了R^2=0.9997这样的结果，那做Cointegration有什么意义呢？网上写如果非平稳就F-test是有偏的等等。但是请问就算有偏，我做出来的线性回归模型用excel点图画出来（S作为x轴，F作为y轴），所有的点都基本在一条直线上了（R^2=0.9997可想而知）。那不去证明Cointegration这个观点，我的线性方程有错误么？或者有所谓的有偏？
请大家指教。请大家指出错误的时候最好能告诉我观点源自那本书或那里，我好去查阅，谢谢。
PS：为什么我会有这样的问题是因为，最近写论文看了一些别人写的期货价格和现货价格的关系，大家不约而同的用了Cointegration这个理论，这个理论肯定是对的，但是当我看到有些人的数据，本来就很好了，就想我的数据一样，期货价格和现货价格已经就很强的线性关系（R^2很接近1，所有的点都基本在一条直线）。就不明白为什么一定要用Cointegration，不用会有什么错误出现

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关键词：Integration ration ATION ratio 回归方程 方程 线性回归

我的观点是不能因为数据好所以就不做某一个检验，这是严谨的一个态度。这次研究的数据好，但很有可能下次其他研究的内容拿到的数据做出来的R方很高，但是他是伪回归的。这是建模的一个步骤。