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！一、用理论或逻辑表述提出研究选题
在进入模型之前，这是提出问题的部分，即告诉读者为什么要研究这个问题。比如，认为现有的理论不能解释某一现象，或者要澄清对某一问题的认识，又或者是质疑现有理论等等。在这一步，就是要让读者相信你的问题“要么重要，要么有趣，要么两者都有”.例如，环保政策是否会带来环境的改善，汇率变更如何影响进出口贸易等等。对该问题的描述可以通过经济理论的表述进行分析，也可以依据经济现象的逻辑关系进行表述，区别在于经济理论严谨但复杂，逻辑分析简单但不够严谨。对于选题的方向依据经济计量分析的用途可以按下述方向选择。
1.经济变量关系分析，即结构分析。通常是解释某些经济学现象。
2.经济学假说的检验，即验证经济理论。就是要检验相关经济学假设或理。
3.预测经济学现象，即经济预测。就是预测某些经济学指标的未来趋势。
4.政策选择，即政策评价。就是通过政策模拟找到最远经济政策。
二、建构实证计量模型
通过经济理论分析或逻辑分析已经确定了选题的内在逻辑，因此就可以使用数学模型来表达我们的选题。在确定模型时要理清如下几点。
1.确认计量模型中解释变量和被解释变量之间的内在联系或因果关系；
2.对可以使用的计量模型进行选择性评价，对模型是否适宜研究该问题进行讨论，为实证分析中模型的改进提供理论依据；
3.依据上述分析确定初步的理论经济计量分析模型。
在此提醒二点：
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第一，应该对本领域的实证分析范式有所了解，即通过阅读相关文献了解这一类模型的实证分析方法；第二，除研读相关经济理论之外，应比较三至五篇有实证分析的文献中的实证计量模型；第三，应初步调查是否有相关的数据，若无数据则无法进行实证分析。三、数据资料收集与处理
数据收集可以从数据库（主要是学校购买的数据库）寻找，也可以从统计年鉴等出版物收集，还可以向已使用相关数据的论文作者询问收集。如果进行共同研究，可以与合作者共享他们的数据。此外，因特网也是一个有效的数据收集来源地。对数据的收集与使用要注意以下几点。
1.对数据的精确性一定要按经济学定义严格查核。模型中的变量是经济学变量，但实际经济系统中提供的统计指标不一定与模型中的经济学变量严格对应 .如C-D生产函数中的资本存量K,可以使用原值，也可以使用净值，选择不同，结论亦会有差异。
2.对于时间序列数据，如果是价值量数据还需要进行可比价处理，即处理为同一时期价格计量的价值量指标。只有这样不同时期的数据才具有可比性，研究结论才是可信的。
3.如果数据中有异常值需要进行特殊处理。如没有理由剔除，应选择虚拟变量进行表述。
4.如果使用季节时间序列数据就必须进行季节调整，因为许多季节数据不可直接相比。
5.数据处理完毕后可以使用电子表格软件对数据列表绘图，以验证数据的逻辑合理性，对不合理的数值要有所处理；不论要用的是横截面数据还是时间数列，数据量越大越好，如果能够使用面板数据（PanelData）就更好；
6.对资料数值作一些描述统计分析是实证分析的前期准备。通常通过图表列描述各统计指标的各项统计量（样本平均值、变异数、变量间的样本相关系数等）。
四、参数估计与模型取舍
估计方法的选择既不能片面强调复杂性也不能过于简单，而是要根据实际问题的需要确定最恰当的方法。在模型的参数估计过程中要依据经济理论检验、统计检验、经济计量检验的结论不断对模型进行修正，直到找到最佳模型。
1.若采用了比较复杂的计量方法，则要说明为什么简单的方法不适合。
计量方法的好坏不在其复杂程度，而在于它是否能够帮我们得到正确的估计值，以了解数据中所包含的真正信息。
2.回归模型的设定，尤其是函数形式与解释变量的取舍，可在估计过程中不断的修正。对被解释变量和解释变量均可尝试诸如对数、指数、幂函数等不同的函数形式。这些函数形式的选择，以经济理论上的考虑最为重要，不能单只为了提高模型的估计效果，而盲目的选择一些不合理的函数形式。经济理论分析需要的弹性分析、半弹性分析、边际分析就决定了模型的函数形式。
3.解释变量的选取
（1）解释变量是用来解释被解释变量的，因此，要么解释变量是原因，要么解释变量是被解释变量的先行指标。也就是说，解释变量是原因在先，被解释变量是结果在后，有一定的先后顺序。 （2）要注意解释变量的相关性，不能将一大堆彼此相关性很高的变量放进回归式内，如此会造成严重的多重共线性问题；
（3）经济理论所牵涉到的变量如果是无法观察到的，做实证研究时必须采用替代变量（Proxy），研究者要对所选用的替代变量的合理性加以说明。
（4）虚拟变量的定义要清楚而合理，使用要小心；
（5）如果解释变量有观测误差等数据缺陷，需要探讨可能造
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