1樓：簡單說金融
偽迴歸是一組非平穩時間序列之間不存在協整關係時這一組變數構造的迴歸模型中可能出現的一種「假迴歸」。
1、 本來兩個變數之間是不存在任何經濟關係的，但是因為這兩個時間序列資料表現出的變化趨勢是一致的，所以，當對其進行迴歸時候會得到乙個很高的可決係數，會誤以為這一回歸關係顯著成立。其實這一回歸關係是錯的，即偽迴歸。
2、 其實這一回歸關係是錯的，即偽迴歸。 要想避免偽迴歸，應對變數進行平穩性檢驗，並進行協整檢驗。若變數之間存在協整關係，這一回歸才算成立。
3、 偽迴歸是一組非平穩時間序列之間不存在協整關係時這一組變數構造的迴歸模型中可能出現的一種「假迴歸」。單位根檢驗由於傳統的經濟計量學方法對非平穩的時間序列不再適用，利用傳統方法對計量模型進行統計推斷時，許多引數的統計量的分佈不再是標準分佈，所作的迴歸被稱為「偽迴歸」。
拓展資料：1、 偽迴歸：如果一組非平穩時間序列之間不存在協整關係，則這一組變數構造的迴歸模型就有可能出現偽迴歸。
2、 殘差序列是乙個非平穩序列的迴歸被稱為偽迴歸，這樣的一種迴歸有可能擬合優度、顯著性水平等指標都很好，但是由於殘差序列是乙個非平穩序列，說明了這種迴歸關係不能夠真實的反映因變數和解釋變數之間存在的均衡關係，而僅僅是一種數字上的巧合而已。偽迴歸的出現說明模型的設定出現了問題，有可能需要增加解釋變數或者減少解釋變數，抑或是把原方程進行差分，以使殘差序列達到平穩。
3、 偽迴歸是一組非平穩時間序列之間不存在協整關係時這一組變數構造的迴歸模型中可能出現的一種「假迴歸」。單位根檢驗由於傳統的經濟計量學方法對非平穩的時間序列不再適用，利用傳統方法對計量模型進行統計推斷時，許多引數的統計量的分佈不再是標準分佈，所作的迴歸被稱為「偽迴歸」。
2樓：1如果的如果
均值假設 同方差假設 隨機擾動與解釋變數不相關 無自相關假設 正態性假設 資料預處理。
理論模型設定 模型引數估計。
模型的檢驗 偽迴歸是指變數間本來不存在相依關係，但迴歸結果卻得出存在相依關係的錯誤結論。
造成「偽迴歸」的根本原因在於時。
什麼是偽迴歸，偽迴歸的根源是什麼，怎麼解決偽迴歸問題？
3樓：網友
偽迴歸（spurious regression）是指在兩個或多個非平穩時間序列之間的迴歸分析中，雖然在迴歸模型中具有顯著的r方和顯著的t值，但實際上沒有任何因果關係。這是因為偽迴歸可能會出現在兩個非平穩時間序列中，即使它們之間沒有任何實際的因果關係。
偽迴歸的根源是兩個非平穩時間序列可能都存在趨勢（trend），即隨著時間的推移，它們的均值可能會發生變化。這種情況下，兩個時間序列之間可能存在表面上看起來像是因果關係的關聯，但實際上只是因為它們都具有趨勢而已。
為了解決偽迴歸問題，一般需要進行平穩性檢驗。平穩性檢驗是指檢驗時間序列是否具有穩定的均值和方差，如果不具有穩定性，就需要進行差分處理，將其轉化為平穩的時間序列，再進行迴歸分析。
另外，使用協整分析也可以避免偽迴歸問題。協整分析是指通過檢驗兩個非平穩時間序列之間是否存在穩定的線性關係，即它們的線性組合是否是平穩的，從而確定它們之間的長期均衡關係。如果存在協整關係，就可以建立基於誤差修正模型（ecm）的迴歸模型，進一步研究它們之間的因果關係。
通俗解釋什麼是偽迴歸。
4樓：匿名使用者
偽迴歸是迴歸方程時間序列資料中涉及的乙個概念。該問題通俗來講，就是：本來兩個變數之間是不存在任何經濟關係的，但是因為這兩個時間序列資料表現出的變化趨勢是一致的，所以，當你對其進行迴歸時候會得到乙個很高的可決係數，讓你誤以為這一回歸關係顯著成立。
其實這一回歸關係是錯的，即偽迴歸。
要想避免偽迴歸，應首先對變數進行平穩性檢驗，接下聯進行協整檢驗。若變數之間存在協整關係，這一回歸才算成立。
5樓：大鋼蹦蹦
假裝回歸，其實沒有或不是迴歸。
簡述模型出現偽迴歸的含義？
6樓：析亭晚鮑卿
偽迴歸是一組非平穩時間序列之間爛察不存在協整關係時這一組變數構造的迴歸模型中可能出現的一種「假迴歸」。單位根檢驗由於傳統的經濟計量學方法對非平穩的時間序列不再適用，利用傳統方法對計量模型進行統計推斷時，許多引數的統計量的分佈不再是標準分佈，所作的迴歸被稱為「偽迴歸」。
殘差序列是乙個非平穩序列的迴歸被稱為偽迴歸，這樣的一種迴歸有可能擬合優度、顯帶侍著性水平等指標都很好，但是由於殘差序列是乙個非平穩序列，說明了這種迴歸關係不能夠真實的反映因變數和解釋變數之間存在的均衡關係，而僅僅是一種數字上的巧合而已。偽迴歸的出現說明模型的設定出現了問題，有可能需要增加解釋變數或者減少解釋變數，抑或是把原飢行茄方程進行差分，以使殘差序列達到平穩。
偽迴歸的介紹
7樓：ppma小笛
偽迴歸是一組非平穩時間序列之間不存在協整關係時這一組變數構造的迴歸模型中可能出現的一種「假迴歸」。
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