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この章のねらい

マクロ・金融の経済時系列はトレンドを持って非定常に動く（単位根）ことが多い。これを無造作に回帰すると、無関係な系列どうしが「有意」に見える見せかけの回帰が起きます。本章は、この罠の診断（単位根検定）と正しい扱い（差分・共和分）に集中します。

定常性・自己相関・VARの基礎は時系列分析（定常性と自己相関・VAR（ベクトル自己回帰））へ引用。ここでは単位根・見せかけの回帰・共和分という計量経済固有の論点だけを扱います。

トピック一覧

1. 単位根と見せかけの回帰 単位根（非定常）の系列を回帰すると、無関係でも高い$R^2$と有意な$t$値が出る。擬似データで見せかけの回帰の頻度を実証し、差分で消えることを確かめる。

2. 単位根検定（ADF） 系列が単位根を持つか（非定常か）を判定するADF検定。帰無仮説・対立仮説の向き、検出力の低さ、トレンド項の扱いなど、実務での使い方を整理する。

3. 共和分とVECM 個々は非定常でも線形結合が定常になる共和分（長期均衡）。差分で消える長期情報を保つVECMの考え方を、時系列分析の共和分ノートへ接続して計量の文脈で。

前後のつながり

• 土台（引用）：ランダムウォークと単位根・共和分と誤差修正モデル（VECM）・VAR（ベクトル自己回帰）（時系列分析）
• 前章：系列相関と一般化最小二乗（定常な誤差の相関＝標準誤差の問題との対比）
• 次章へ：離散選択と制限従属変数 目次（被説明変数が質的・制限される場合へ）
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