多元时间序列回归一定要检验平稳性吗?

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最近看到一个MIT公开课的讲义,说对时间序列进行回归分析时,只要把横截面数据的i换成时间t就可以了.

    同时我也看到很多计量经济学的教科书在讨论回归时并没有刻意去区分横截面数据或时间序列数据.

    例如,如果回归模型满足(弱)外生的条件,模型也正确设定,但只是解释变量和被解释变量都是单位根序列,并且阶数不相同,那么用OLS方法

    (1)回归系数的一致性是否存在问题

    (2)通常意义下的系数的标准差是否出现问题,即t检验,f检验是否还有效

    如果都没有问题的话,那么对多元时间序列进行回归时是不是就可以不考虑单位根带来的问题,事实上也经常看到一些文章在用GDP对K,L进行回归,也没有考虑单位根带来的问题.

    请高手指导!

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关键词：多元时间序列 时间序列 平稳性 时间序列数据 横截面数据 时间 检验 序列 平稳性

不一致，存在size扭曲。若存在单位根，先取对数检验单位根，若还有就差分，还要进行协整检验。
我学的是这样，总之很麻烦。特别是单位根检验很麻烦，还要查分布表（不是正态分布）。

模型已经正确设定,就应该认为不出现伪回归,难道还要cointegration?

那天碰到一人说回归的标准误要调整,但也没说具体怎么调整.

要cointegration,否则会出现伪回归

一般都需要的吧

cointegration只是检验变量之间的关系,但对于回归系数的标准误没有增加任何见识.

各位搞清楚我问的问题.出现这样状况时检验统计量是否有变化?

主要还是sd的问题，会出现偏差

时间序列数据还是需要检验是否有单位根的，否则会出现伪回归。如果时间序列不平稳，需要进行协整分析。