趋势成分引起的虚假回归问题解决方法研究

本文研究了由序列中趋势成分引起的虚假回归问题的解决方法。发现在模型设定式中加入趋势变量,并考虑趋势存在结构突变的情况,再根据残差是否存在自相关进行可行广义最小二乘(FGLS)或普通最小二乘(OLS)估计,可以有效解决趋势成分引起的虚假回归问题。通过理论分析表明,采用本文中的估计方法,所得检验两序列是否为虚假相关的t统计量渐近服从标准正态分布或与标准正态非常接近的分布。Monte Carlo模拟证实了该方法的有效性。最后以Yule(1926)中两高度虚假相关的时间序列为例,佐证文中结论。