LC 모형은 공적분 과정으로 자료를 모형화하여 다중 집단 모형으로 확장시킬 수 있으나, 시계열 자료의 경우 회귀분석 사용에 있어, 추세를 지닌 불안정 시계열일 경우 가성회귀 문제가 발생할 수 있기 때문에 특별한 주의가 필요하다.
LC 모형을 다중 집단 모형(multi-population model)으로 확장시키는 또 다른 방법은 공적분(co-integration) 과정으로 자료를 모형화하는 것이다. 일반적으로 사회과학에서는 복수의 변수 간에 존재하는 관계를 파악하기 위해 회귀분석(regression)을 사용하는 것이 일반적이지만, 시계열 자료의 경우 회귀분석 사용에 있어서 특별한 주의가 필요함이 지적된다. 보다 구체적으로, 만일 추세(trend)를 지닌 불안정 시계열에 대해 통상적인 방식으로 회귀분석을 하면 변수들 간의 상관관계가 미미함에도 불구하고 회귀모형의 분석 결과는 변수들 간 유의한 관계가 존재하는 것으로 나타나는 이른바 가성회귀(spurious regression or nonsense regression) 문제가 발생할 수 있다(이긍희, 이한식, 2009, p.219; Pfaff, 2008, p.74)).