【摘要】本文研究了由序列中趋势成分引起的虚假回归问题的解决方法。发现在模型设定式中加入趋势变量，并考虑趋势存在结构突变的情况，再根据残差是否存在自相关进行可行广义最小二乘（ＦＧＬＳ）或普通最小二乘（ＯＬＳ）估计，可以有效解决趋势成分引起的虚假回归问题。通过理论分析表明，采用本文中的估计方法，所得检验两序列是否为虚假相关的ｔ统计量渐近服从标准正态分布或与标准正态非常接近的分布。ＭＯｎｔｅ ＣａｒＬＯ模拟证实了该方法的有效性。最后以ＹｕＬｅ（１９２６）中两高度虚假相关的时间序列为例，佐证文中结论。