在多元线性回归模型中，解释变量和被解释变量都为截面数据。在实际研究中，很多宏观经济变量属于时间序列，那么当解释变量和被解释变量为时间序列时，多元线性回归模型还适用吗？
答案是很可能不再适用！因为多元线性回归模型的本质是研究解释变量（自变量）对被解释变量（因变量）的影响，研究解释变量与被解释变量之间的因果关系。
当解释变量和被解释变量都为时间序列时，多元线性回归方程的形式将变为如下形式，即解释变量和被解释变量都为时间的函数：
此时，即使多元线性回归模型的系数显著，也不能证明解释变量对被解释变量有影响。因为可能是时间t的变化导致解释变量和被解释变量一起变化，即时间t是解释变量和被解释变量变动的原因，解释变量和被解释变量都为时间变化的结果。
为了判断解释变量和被解释变量之间的因果关系，必须把时间因素排除！常用的方法是进行单位根检验。即对解释变量和被解释变量分别进行单位根检验，如果所有变量都是平稳的，就说明所有变量都没有时间趋势，可以直接采用多元线性模型来研究解释变量对被解释变量的影响。否则，需要采用其他时间序列模型。