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摘要:
Spurious regression has been extensively studied in time series econometrics since Granger and Newbold’s seminal paper. Recently, it has been advanced that this phenomenon is due to a mistreatment of short-range autocorrelation in the residuals of the regression when at least one of the variables in a bivariate regression is stationary. HAC errors, feasible GLS and Cochrane-Orcutt-type procedures are then proposed to draw correct inference. Such a proposal should be cautiously considered, since nonsense inference might also be due to deterministic trend mechanisms, structural breaks, and long range dependence. In these cases, standard autocorrelation correction procedures would not solve the problem of spurious regression. We aim to make the later argument clear.
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文献信息
篇名 Unbalanced Regressions and Spurious Inference
来源期刊 统计学期刊(英文) 学科 医学
关键词 SPURIOUS Regression Stationarity Unbalanced Regression UNIT ROOT
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 297-299
页数 3页 分类号 R73
字数 语种
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
SPURIOUS
Regression
Stationarity
Unbalanced
Regression
UNIT
ROOT
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
统计学期刊(英文)
半月刊
2161-718X
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
584
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