研究变量之间的协整关系，对研究经济问题的定量分析有着重要的意义：
（1）定量描述经济规律：协整表明尽管两个序列虽然都是非平稳的I(1)，但两者的某个线性组合却可能存在一种平稳关系。这种平稳关系，对于研究经济学中变量之间存在的稳定的经济规律的定量描述具有很重要的意义。研究变量之间的协整关系，就等于研究变量之间的定量规律。
（2）避免伪回归。如果一组非平稳时间序列不存在协整关系，则根据它们构造的回归模型就可能是伪回归。伪回归模型尽管有很高的R2值和t值，但OLS的参数估计值却是非一致的（这种结果看上去很好但却是毫无意义的回归，被格兰杰（Granger）和纽博尔德（Newbold）称为伪回归）。
一般在时间序列的回归中，DW值很低而R2却很高，就应怀疑存在伪回归的可能。如果建立模型前，对变量之间的协整关系进行了检验，证明了它们是协整的，那么所建立的回归模型则可以避免伪回归。所以，对变量之间的协整检验是避免伪回归的事先预防。
（3）区分变量之间的长期均衡关系和短期波动关系。长期均衡关系就是指两个时间序列共同漂移的方式。短期波动关系是指yt对长期趋势的偏离
yt与xt对长期趋势的偏离
xt之间的关系。误差修正模型便是一种能同时考虑变量之间这两种关系的一种模型。
