經典迴歸模型是建立在穩定數據變量基礎上的，對於非穩定變量，不能使用經典迴歸模型，否則會出現虛假迴歸等諸多問題。由於許多經濟變量是非穩定的，這就給經典的迴歸分析方法帶來了很大限制。但是，如果變量之間有着長期的穩定關係， 即它們之間是協整的，則是可以使用經典迴歸模型方法建立迴歸模型的。
例如， 中國居民人均消費水平與人均GDP變量的例子中：因果關係迴歸模型要比ARMA模型有更好的預測功能，其原因在於，從經濟理論上說，人均GDP決定着居民人均消費水平，而且它們之間有着長期的穩定關係，即它們之間是協整的。
一、長期均衡
經濟理論指出，某些經濟變量間確實存在着長期均衡關係，這種均衡關係意味着經濟系統不存在破壞均衡的內在機制，如果變量在某時期受到干擾後偏離其長期均衡點，則均衡機制將會在下一期進行調整以使其重新回到均衡狀態。
二、協整
三、協整檢驗
（一）兩變量的Engle-Granger檢驗
（二）多變量協整關係的檢驗—擴展的E-G檢驗
多變量協整關係的檢驗要比雙變量複雜一些，主要在於協整變量間可能存在多種穩定的線性組合。
（三）多變量協整關係的檢驗—JJ檢驗
四、誤差修正模型
更復雜的誤差修正模型可依照一階誤差修正模型類似地建立。
** 是否變量間的關係都可以通過誤差修正模型來表述？**
Engle-Granger兩步法
直接估計法
參考資料：
協整分析與誤差修正模型