O artigo analisa o efeito de fatores específicos individuais associados a tamanho em um modelo dinâmico de regressão em painel. A teoria e simulações estatísticas mostram que esses fatores, quando variantes no tempo ou dotados de distribuições com cauda longa, podem causar correlação espúria. Se um par de variáveis em painel depende, de algum modo, do tamanho e esta variável não for introduzida na regressão, então elas deverão apresentar uma forte correlação, mesmo se forem independentes. Além disso, previsões baseadas em modelos que omitem fatores associados a tamanho são seriamente afetadas por suas propriedades. Regressões a partir de dados agrupados com séries de tempo muito curtas apresentam um bom ajustamento dentro da amostra, mas as previsões fora da amostra serão insatisfatórias se os fatores associados ao tamanho dos indivíduos omitidos forem dotados de uma distribuição com cauda longa. Usando esses resultados, aplicamos um modelo dinâmico a um painel de dados da Amazônia. O desmatamento previsto é muito menor do que em estudos anteriores quando se controla para correlação espúria.