不，这不是真的。为了考虑协整关系，您的变量至少需要一阶积分，$I\left(1\right)$. 为了进行协整分析，您首先必须进行单位根检验，看看您的时间序列是否真的是$I\left(1\right)$. 然后，您可以对相关系列进行协整检验，其中一些更流行的是 Johansen 迹检验/最大特征值检验（使用最大似然估计）或更稳健的 Engle-Granger 方法（使用 OLS 估计）。如果您只有两个变量或只怀疑一个协整关系，则可以使用 Engle-Granger，而 Johansen 检验可以容纳多个协整关系。

考虑一个经济示例：您有兴趣测试货币和产出是否协整。您将首先在该系列上运行一个/几个单位根测试/s，以查看它们是否实际上是$I(1)$. 如果他们真的$I\left(1\right)$您可以使用 Engle-Granger 方法测试协整关系，因为您只有两个变量，因此您最多可以有一个协整向量。

首先，您将运行回归：$y_{t}=\beta_{0}+\beta_{1}m_{t}+u_{t}$， 在哪里$\beta_{0}$是一个常数，$m_{t}$是钱，$y_{t}$是输出和$u_{t}$是误差项。运行此回归后，您将对残差运行单位根检验，以查看它们是静止的还是$I\left(1\right)$. 如果它们是静止的，则系列协整！对于协整而言，至关重要的是该系列具有共同的随机趋势，并且它们至少是 1 阶积分。只需回归一个$I\left(1\right)$另一个系列$I\left(1\right)$如果它们不具有共同的随机趋势（即协整），您最终可能会出现虚假回归。您还可以通过在使用动态模型时为每个感兴趣的变量包含足够的滞后来处理虚假回归问题！

请注意，您可以有不同类型的非平稳性。具有上升趋势的趋势平稳序列是非平稳的。通过去趋势序列或包含时间趋势，您可以使这些残差静止（参见 Frisch-Waugh-Lovell 定理），尽管根本不存在协整。此外，由于水平变化（结构中断）或具有不同波动程度的子样本，您可能会有非平稳序列。你可以有一个$I\left(1\right)$可以通过对它进行一次差分来使其静止的系列。

希望这回答了你的问题。我建议您阅读平稳性、集成和协整。