一般来讲，不平稳的序列是不能直接做回归的，但是可以观察数据判断是否存在一阶协整，通过对数据取一阶差分，然后得到的序列重新回归。而且这个系数的含义可以理解为是变化百分比的反映，具有一定的经济含义。

应该是不可以的，来学习一下评论~~

應該是不行
時間是有性質的 直接回歸的話會失去時間序列的性質
端看你要做的事情是否與時間有關係
如果有的話就差分吧! 但如果差分超過兩次就不要硬要給他賦予時間的性質了

不可以的，应当进行差分后再进行回归

不可以，但如果存在协整关系就可以

不可以的，不平稳的时间序列做出来会出现伪回归的，所以很多情况下，在回归之前，先做一下平稳性检验

我觉得如果两个时间序列是协整关系的话，即使不平稳也是可以直接回归的。

明显是不科学的，最起码的单位根检验还是要的，不然的话，就跟普通线性回归一样，不在一条直线上，做出来也是偏差很大的，这样还有什么意义。

不可以直接对非平稳时间序列进行回归分析。这是因为当两个或多个时间序列各自非平稳时，在没有进一步处理的情况下直接对它们进行回归可能产生“伪回归”（spurious regression）现象。

在伪回归中，即使变量间实际上不存在任何经济关系或者因果联系，也可能得到较高的R值和显著的t-statistics与F-statistics。这主要是因为数据中的趋势、季节性或其他非平稳特征被错误地解释为变量之间的相关性或因果关系，从而导致错误的结论。

为了避免伪回归问题，应当首先对时间序列进行平稳化处理（例如差分、取对数等），并使用单位根检验（如ADF检验）来确认数据是否已达到弱平稳状态。此外，在满足一定条件下（如存在协整关系时），可以采用误差修正模型(Engle-Granger两步法)或向量误差修正模型（VECM）来进行回归分析，以克服非平稳性带来的问题。

在你提供的例子中，《庞皓和李子奈教材》中的直接回归案例可能是在特定情境下进行的教学示例，并不代表实际数据分析时应该遵循的方法。因此，在实际应用过程中，请务必谨慎处理非平稳时间序列数据。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用