实证分析
步骤
1. 设计理论模型
选择变量
- 主要因素（变量）
- 次要因素
- 随机变量
选择数学形式
选择理论模型，线性 or 非线性
a.根据已有的理论总结所建立的模型
如:消费函数、生产函数、成本函数等;
b.根据以往的经验总结所确立的模型
如: CD生产函数、AFC成本函数、Phillips 曲线等;
c.根据散点图所显示的变量之间的关系;
d.采用不同的数学形式进行多次模拟以选择较好的数学形式。.
2. 预处理数据
(1)数据的种类
时间序列数据: 序列相关、数据平稳性等
横截面数据: 异方差问题等
虚拟变量数据
面板数据
(2)数据的质量
完整性: 各变量的数据在所研究的范围内应尽量齐全;
准确性: 统计数据本身的准确性、数据选择的准确性;
可比性: 各变量的统计口径要统一;
一致性: 样本与母体必须一致;
代表性: 由抽样调查得到的数据需具有代表性。
3. 估计模型
根据已有的样本数据，选择适当的计量分析方法，对理论模型进行估计，从而得到一个具体的估计模型。
包括:
- 异方差、序列相关、多重共线性的检验;
- 时间序列数据的平稳性检验;
- 适当的计量方法的选择;
- 计算机软件的使用等。
4、检验模型
一个估计模型是否符 合标准、能否付诸使用，一般要通过下面的检验:
(1)实际意义检验
通过参数估计值的符号与大小检验模型是否与以往的经验或理论所拟定的期望值相符合，即是否符合实际意义。如:0<MPC<1
(2)统计与计量检验
根据统计推断理论检验估计模型的可靠性，包括:拟合优度检验、变量与方程的显著性检验、序列相关检验、异方差检验、多重共线性检验、时间序列数据的平稳性 检验等。
(3)预测检验
内插检验: 将所建立的模型用于样本数据的某个区间 进行预测，并比较预测值与实际观测值的差异，以确定 所建模型的优劣程度;
外推预测:利用扩大了的样本重新估计模型，将估计结果与原来的估计结果进行比较，以检验估计模型的稳定性。
5、应用模型
估计模型经检验符合标准后，便可运用模型进行:
结构分析:根据估计模型，分析某个变量或某个参数发生变化时，其他变量将作如何变化;
政策评价:提出几套政策方案，运用估计模型进行模拟，然后再根据政策目标从中选取一一个最优方案;
未来预测:根据估计模型，对变量在未来的某个时期进行预测。
理论验证、现实解释:根据所建立的实证模型对已有的理论进行检验，对现实问题做出合理的解释，进而提出对策建议。