虚假回归？是不是为回归啊？

若您指的是spurious regression problem
那源自于 Granger and Newbold, 1974的发现，
两个有I(1)的序列，如果把这两个序列执行回归，
并对回归系数做T检定，按道理T检定统计量会不显著而且R2会很低。
然而他们做模拟的结果发现，全都不是这么一回事，经常发现T很显著，R2很高。
【按道理，模拟的结果应该呈现，100次里面，会有95次呈现T不显著与R2很低】
他们把这样的发现称之为spurious regression problem。

这项伟大的发现是告诉我们，回归不要动不动就run了再说，
然后看到显著而且R2很高就在那边整个心情high到不行！

这项发现后来带动一系列的研究，
譬如传统T检定被质疑，后来才有单根检定的发展【首推Dickey and Fuller】
还有共整合【协整】的出现。 【上述两个有单根的序列，有单根没关系，但他们具有长期稳定的关系】

请参考Wooldridge的 Introductory Econometrics A Modern Approach的第十八章
            Enders的Applied Econometric Time Series的第四章
            Greene的Econometric Analysis第五版的20.3.2小节

就是两个毫不相关的变量进行回归分析，比如韩国的人口增长，与南非的粮食作物，这样的分析R2都很高在0.9一上 但是不是正确的结果

lz的问题我看了有点不知所云 伪回归和变量的平稳性有关系 但和R方有什么关系？？

3# h3327156 多谢详细解释