Time-Series
學習虛假時間序列回歸的資源
“虛假回歸”（在時間序列的上下文中）和相關術語，如單位根測試，我聽說過很多，但從未理解過。
為什麼/何時，憑直覺，它會發生？（我相信這是你的兩個時間序列是協整的，即兩者的某種線性組合是平穩的，但我不明白為什麼協整會導致虛假。）你如何避免它？
我正在尋找對協整/單位根測試/格蘭傑因果關係與虛假回歸的關係的高級理解（這三個是我記得以某種方式與虛假回歸相關聯的術語，但我不記得究竟是什麼），因此，無論是自定義響應還是指向我可以了解更多信息的參考資料的鏈接都會很棒。
創建這些概念是為了處理非平穩序列之間的回歸（例如相關性）。
克萊夫格蘭傑是您應該閱讀的主要作者。
協整分兩步引入：
1/ Granger, C. 和 P. Newbold (1974)：“計量經濟學中的虛假回歸”，
在本文中，作者指出，非平穩變量之間的回歸應該作為變量變化（或對數變化）之間的回歸進行。否則，您可能會發現沒有任何實際意義的高度相關性。（=虛假回歸）
2/ Engle, Robert F., Granger, Clive WJ (1987) “協整和糾錯：表示、估計和檢驗”，計量經濟學，55(2)，251-276。
在這篇文章中（格蘭傑在 2003 年獲得了諾貝爾評審團的獎勵），作者走得更遠，並介紹了協整作為研究兩個非平穩變量之間可以存在的誤差校正模型的一種方法。
基本上，1974 年關於回歸時間序列變化的建議可能會導致未指定的回歸模型。您確實可以擁有變化不相關但通過“糾錯模型”連接的變量。
因此，您可以在沒有協整的情況下進行相關，也可以在沒有相關的情況下進行協整。兩者是互補的。
如果只有一篇論文要讀，我建議你從這篇開始，這是一個非常好的介紹：