假回归（Pseudo-regression）是指在统计推断中，由于错误地认为非平稳时间序列存在协整关系而进行的回归分析。当一组非平稳时间序列之间不存在协整关系时，利用传统方法对这些变量构造的回归模型可能会出现“假回归”现象。这种情况下，回归模型的拟合优度、显著性水平等指标可能表现很好，但残差序列是一个非平稳序列，说明这种回归关系并不能真实反映因变量和解释变量之间的均衡关系，而只是数字上的巧合。
为了避免假回归的问题，可以采取以下措施：
增加或减少解释变量：
通过调整模型中的解释变量，以找到更合适的模型。
差分：
对原方程进行差分，使残差序列达到平稳，从而得到更准确的回归结果。
建议在实际应用中，首先对时间序列数据进行单位根检验，确认其平稳性，再选择合适的统计方法进行分析，以确保回归结果的有效性和可靠性。
