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見せかけの回帰（みせかけのかいき、）とは、統計学や計量経済学において、統計的に独立である無関係の二つの時系列変数が最小二乗法による回帰分析において統計的に有意な係数の推定値を取ってしまうという問題である。クライヴ・グレンジャーとによって1974年にモンテカルロ法を用いたシミュレーションで発見され、によって1986年に理論的に示された。単位根過程と呼ばれる時系列変数同士の回帰分析によって起こる問題であり、単位根過程は経済データなどで頻繁にみられるため、1980年代以降の計量経済学における時系列分析では常に注意が払われる問題となっている。 ==概要== 見せかけの回帰は時系列変数の回帰において説明変数と被説明変数が双方とも単位根過程である時に発生しうる。説明変数と被説明変数が共に単位根過程ならば、二つの変数は独立、つまり何の因果関係も相関関係もないとしても、その回帰係数は通常の手続き〔t検定やF検定〕において統計的に有意〔ここでの統計的有意性とは係数が0であるという帰無仮説が棄却されるという意味で用いている。〕となる場合が多い。これを見せかけの回帰と呼ぶ。単位根過程は例えばランダムウォーク過程やドリフト付きランダムウォーク過程など時系列データにおいて頻繁に見られるため、見せかけの回帰を考慮しなければ本来無関係であるはずの二つの変数に対して誤った関係を見出しかねない。 擬似相関は観測されない、もしくは推計の対象としていない第三の変数がそれぞれの変数に対して影響を与えるという意味では、因果関係は存在しないが相関関係は存在する。つまり、説明変数は被説明変数の（無条件の）予測としては機能しうる。しかし、見せかけの回帰は因果関係も相関関係も存在しない確率論的に独立である二変数に対しあたかも関係があるかのように推定されてしまう場合があるということを述べている。 例えば、経済データにおける単位根である可能性が疑われる系列の例として株価などの資産価格、GDPや消費、雇用者数などのマクロ集計量などがある。これらの変数同士の回帰は、仮に有意な関係が得られたとしても、見せかけの回帰である可能性も否定できない。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「見せかけの回帰」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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