协整分析和回归分析的区别?

协整分析和回归分析都是统计方法，但用途不同。回归分析研究变量间的直接关系，协整分析则关注长期均衡关系。回归分析假设变量平稳，协整分析允许非平稳变量存在长期稳定联系。回归分析预测短期波动，协整分析揭示长期趋势。回归分析依赖残差平稳性检验，协整分析通过误差修正模型调整短期偏离。

区别

回归分析：回归分析通过最小二乘法拟合变量间的线性关系，适合预测一个变量如何随另一个变量变化。它要求变量平稳，否则可能出现伪回归。回归分析结果直观，可直接解释系数含义，但无法处理非平稳数据的长期均衡问题。常见应用包括预测销售额随广告投入的变化，或气温对用电量的影响。

协整分析：协整分析专门处理非平稳变量间的长期稳定关系，即使变量各自不平稳，它们的线性组合可能平稳。它通过误差修正模型区分短期波动和长期调整，适合经济时间序列分析。协整分析能避免伪回归问题，但计算复杂，需检验协整阶数。典型应用如研究国内生产总值与消费支出的长期均衡关系。