要考虑虚拟变量的平稳性吗？

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最近遇到了一个时间序列模型：因变量Y是1997年到2008年某地A产品的数量，本身非平稳，一阶是平稳的。
   三个自变量都是虚拟变量。进行普通最小二乘法进行回归两个自变量是显著的，一个自变量不显著。
这个结果可以解释所要研究的问题，但是不知道因变量的非平稳会不会使得这个回归产生“伪回归”？
现在想请教各位高人在这个模型中需要考虑平稳性问题吗？虚拟变量需要做平稳性检验吗？
谢谢！

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关键词：虚拟变量 平稳性 时间序列模型 平稳性检验 最小二乘法 变量 虚拟 平稳性

我的理解：
虚拟变量是什么？其值不是0就是1,因此不存在平稳性检验的问题。就这么简单

虚拟变量没法检验啊。。。

你的问题根本不需要做回归，三个自变量都是虚拟变量，我觉得用概率的方法就能解决了啊

三个虚拟变量中：
一个是标准A做法对因变量的瞬时冲击：000010000
一个是代表对因变量的短期影响：000011111
一个是代表对因变量的长期影响：000012345
可能还会加一个时间趋势T：123456789
不知道这样的设置是否合理，需不需要考虑平稳性的问题，我也是刚刚接触这方面的东西，还请多多指教。
2# gssdzc

三个虚拟变量中：
一个是标准A做法对因变量的瞬时冲击：000010000
一个是代表对因变量的短期影响：000011111
一个是代表对因变量的长期影响：000012345
可能还会加一个时间趋势T：123456789
不知道这样的设置是否合理，需不需要考虑平稳性的问题，我也是刚刚接触这方面的东西，还请多多指教。
3# errorzhu

同困惑中…………
我是面板数据回归，有虚拟的解释变量，用eviews 对虚拟变量进行稳性检验 无结果诶

Error message
            Error unable to compute any results with the selected options

是不是说明了，虚拟变量无需平稳性检验？？请高手赐教

虚拟变量不存在平稳性问题么？
那么在协整地时候也无需纳入咯？

虚拟变量会不会影响平稳的结果呢？我们现在用stata对面板数据进行hausman检验，检验为负值，怎么解释呢？