① 如何建立計量經濟學模型
理論模型建立
對所要研究的經濟現象進行深入的分析，根據研究的目的，選擇模型中將包含的因素，根據數據的可得性選擇適當的變數來表徵這些因素，並根據經濟行為理論和樣本數據顯示出的變數間的關系，設定描述這些變數之間關系的數學表達式，即理論模型。 就是一個理論模型。理論模型的設計主要包含三部分工作，即選擇變數、確定變數之間的數學關系、擬定模型中待估計參數的數值范圍。
1、確定模型所包含的變數
在單方程模型中，變數分為兩類。作為研究對象的變數，也就是因果關系中的「果」，例如生產函數中的產出量，是模型中的被解釋變數；而作為「原因」的變數，例如生產函數中的資本、勞動、技術，是模型中的解釋變數。確定模型所包含的變數，主要是指確定解釋變數。可以作為解釋變數的有下列幾類變數：外生經濟變數、外生條件變數、外生政策變數和滯後被解釋變數。其中有些變數，如政策變數、條件變數經常以虛變數的形式出現。
嚴格他說，生產函數中的產出量、資本、勞動、技術等，只能稱為「因素」，這些因素間存在著因果關系。為了建立起計量經濟學模型，必須選擇適當的變數來表徵這些因素，這些變數必須具有數據可得性。於是，我們可以用總產值來表徵產出量，用固定資產原值來表徵資本，用職工人數來表徵勞動，用時間作為一個變數來表徵技術。這樣，最後建立的模型是關於總產值、固定資產原值、職工人數和時間變數之間關系的數學表達式。
關鍵在於，在確定了被解釋變數之後，怎樣才能正確地選擇解釋變數。
首先，需要正確理解和把握所研究的經濟現象中暗含的經濟學理論和經濟行為規律。這是正確選擇解釋變數的基礎。例如，在上述生產問題中，已經明確指出屬於供給不足的情況，那麼，影響產出量的因素就應該在投入要素方面，而在當前，一般的投入要素主要是技術、資本與勞動。如果屬於需求不足的情況，那麼影響產出量的因素就應該在需求方面，而不在投入要素方面。這時，如果研究的對象是消費品生產，應該選擇居民收入等變數作為解釋變數；如果研究的對象是生產資料生產，應該選擇固定資產投資總額等變數作為解釋變數。由此可見，同樣是建立生產模型，所處的經濟環境不同、研究的行業不同，變數選擇是不同的。
其次，選擇變數要考慮數據的可得性。這就要求對經濟統計學有透徹的了解。計量經濟學模型是要在樣本數據，即變數的樣本觀測值的支持下，採用一定的數學方法估 計參數，以揭示變數之間的定量關系。所以所選擇的變數必須是統計指標體系中存在的、有可靠的數據來源的。如果必須引入個別對被解釋變數有重要影響的政策變數、條件變數，則採用虛變數的樣本觀測值的選取方法。
第三，選擇變數時要考慮所有入選變數之間的關系，使得每一個解釋變數都是獨立的。這是計量經濟學模型技術所要求的。當然，在開始時要做到這一點是困難的，如果在所有入選變數中出現相關的變數，可以在建模過程中檢驗並予以剔除。
2、確定模型的數學形式
選擇了適當的變數，接下來就要選擇適當的數學形式描述這些變數之間的關系，即建立理論模型。
選擇模型數學形式的主要依據是經濟行為理論。在數理經濟學中，已經對常用的生產函數、需求函數、消費函數、投資函數等模型的數學形式進行了廣泛的研究，可以借鑒這些研究成果。需要指出的是，現代經濟學尤其注重實證研究，任何建立在一定經濟學理論假設基礎上的理論模型，如果不能很好地解釋過去，尤其是歷史統計數據，那麼它是不能為人們所接受的。這就要求理論模型的建立要在參數估計、模型檢驗的全過程中反復修改，以得到一種既能有較好的經濟學解釋又能較好地反映歷史上已經發生的諸變數之間關系的數學模型。忽視任何一方面都是不對的。也可以根據變數的樣本數據作出解釋變數與被解釋變數之間關系的散點圖，由散點圖顯示的變數之間的函數關系作為理論模型的數學形式。這也是人們在建模時經常採用的方法。
3、擬定理論模型中待估參數的理論期望值
理論模型中的待估參數一般都具有特定的經濟含義，它們的數值，要待模型估計、檢驗後，即經濟數學模型完成後才能確定，但對於它們的數值范圍，即理論期望值，可以根據它們的經濟含義在開始時擬定。這一理論期望值可以用來檢驗模型的估計結果。擬定理論模型中待估參數的理論期望值，關鍵在於理解待估參數的經濟含義。例如生產函數理論模型中有4個待估參數和α、β、γ和A。其中，α是資本的產出彈性，β是勞動的產出彈性，γ近似為技術進步速度，A是效率系數。根據這些經濟含義，它們的數值范圍應該是：
0＜α＜1，0＜β＜1，α＋β≈1，0＜γ＜1並接近0，A＞0。
② 數理經濟學如何建模
，找問題；二，確定你要研究的問題有意義；三、不要看文獻先自己動手寫模型；四、一般化你的模型；五、犯錯誤然後修改；六、找文獻看你的模型有沒有撞上別人的（如果你是研究生你的導師可以直接告訴你）；七、如果以上都沒有障礙，接下來present你的研究。
題主的問題應該停留在第三階段，前面的答主都做了很好的解答。我算是一個比較失敗的例子，可以當做反面教材。
我的畢業論文是搞理論模型，技術進步方向的。我搞模型的大概步驟是一開始有一個好點子，然後形成了自己的故事，讀了基本的模型就開始動手寫自己的模型，或者說用數學語言表達自己的故事。一般情況下，模型有一個核心的機制，譬如說我用的Acemoglu的task based model，他的模型核心機制是李嘉圖比較優勢原理。再譬如，adverse selection model的核心機制是信息不對稱。除了核心機制，模型其他的部分都是經濟學的基本原理了，譬如完全競爭市場的一些基本特徵，壟斷市場的一些基本特徵，但整個模型的解都是圍繞著核心機制展開的。我模型的核心機制直到現在連我自己都沒有弄明白，所以構建模型的過程中犯了一些錯誤（對完全競爭市場理解的錯誤，導致我引入了一些錯誤的條件），但好在直覺夠強大使模型導向了一個不太錯誤的結果。當然，最後這些錯誤被我修正了，修正不了的我加了一些更強的假設。而我的模型也過於復雜，不能得到一個簡化的解。
所以，回頭來看我的模型構建過程，我唯一成功的地方在於我的模型始終忠於我的故事，因此我認為構建模型時一定要記好自己的故事不要被別人的研究帶偏了。失敗之處：一是自己基本理論不扎實，對於完全競爭市場的理解偏誤使模型差點功虧一簣。二是對於借鑒的基本模型理解不到位（別人引入的假設為什麼有助於求解模型），貿然替換了一個全新的假設，導致模型太過復雜。
所以我認為對於別人的模型在弄清楚機制前不要貿然修改假設，可以先按照想好的故事寫自己的模型，因為這樣能保證你的模型的一致性，不會讓你的模型看起來是四不像。然後再去找文獻看看自己的模型有沒有撞到別人的模型。
感覺搞模型也沒什麼難的，用武功來打比方，經濟學的基本原理（理性人、利潤最大化甚至完全競爭市場）是內功。內功練好了，針對其他門派武功的缺陷，自己創一些招式。但是沒有內功，所有的招式都是假的。而且自己的招式也是按照內功的運行方式來施展的，不然與人對招容易被一擊致命。要想破別人的招式就要知道別人招式是怎麼打的，為什麼要這么打，破綻在哪。當然，如果整天研究別人的破綻在哪，沒什麼前途。有些人會直接研究一套武功，自創內功心法，也有人專門研究內功心法，還有人研究領悟的內功心法是不是正確的。最終就會有不同的門派了
③ 論述計量經濟學建立模型的基本步驟
一、理論模型的建立
⑴ 確定模型包含的變數
1.根據經濟學理論和經濟行為分析。
例如：同樣是生產方程，電力工業和紡織工業應該選擇不同的變數，為什麼？
2.在時間序列數據樣本下可以應用Grange統計檢驗等方法。
例如，消費和GDP之間的因果關系。
3.考慮數據的可得性。
注意因素和變數之間的聯系與區別。
4.考慮入選變數之間的關系。
要求變數間互相獨立。
⑵ 確定模型的數學形式
利用經濟學和數理經濟學的成果
根據樣本數據作出的變數關系圖
選擇可能的形式試模擬
⑶ 擬定模型中待估計參數的理論期望值區間(符號、大小、 關系)
例如：ln(人均食品需求量)=α+βln(人均收入)+γln(食品價格) +δln(其它商品價格)+ε
其中α 、β、γ、δ的符號、大小、 關系
二、樣本數據的收集
⑴ 幾類常用的樣本數據
時間序列數據
截面數據
虛變數離散數據
聯合應用
⑵ 數據質量
完整性
准確性
可比性
一致性
三、模型參數的估計
⑴ 各種模型參數估計方法
⑵ 如何選擇模型參數估計方法
⑶ 關於應用軟體的使用
四、模型的檢驗
⑴ 經濟意義檢驗
根據擬定的符號、大小、關系
例如：ln(人均食品需求量)=－2.0－0.5ln(人均收入)－4.5ln(食品價格) +0.8ln(其它商品價格)
ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收入)－4.5ln(食品價格)+0.8ln(其它商品價格)
ln(人均食品需求量)=－2.0+0.5ln(人均收入)－0.8ln(食品價格) +0.8ln(其它商品價格)
⑵ 統計檢驗
由數理統計理論決定，包括擬合優度檢驗、總體顯著性檢驗、變數顯著性檢驗
⑶ 計量經濟學檢驗
由計量經濟學理論決定，包括異方差性檢驗、序列相關性檢驗、共線性檢驗
⑷ 模型預測檢驗
由模型的應用要求決定，包括穩定性檢驗（擴大樣本重新估計）、預測性能檢驗（對樣本外一點進行實際預測）
五、計量經濟學模型成功的三要素：理論、數據、方法
④ 在國外學經濟學用不用數學建模
在國外經濟學同樣需要數學建模：
1、數學經濟模型及其重要性
數學並不能直接處理經濟領域的客觀情況。為了能用數學解決經濟領域中的問題,就必須建立數學模型。數學建模是為了解決經濟領域中的問題而作的一個抽象的、簡化的結構的數學刻劃。或者說,數學經濟建模就是為了經濟目的,用字母、數字及其他數學符號建立起來的等式或不等式以及圖表、圖象、框圖等描述客觀事物的特徵及其內在聯系的數學結構的刻劃。
2、構建經濟數學模型的一般步驟
（1）、了解熟悉實際問題,以及與問題有關的背景知識。
（2）、通過假設把所要研究的實際問題簡化、抽象,明確模型中諸多的影響因素,用數量和參數來表示這些因素。運用數學知識和技巧來描述問題中變數參數之問的關系。一般情況下用數學表達式來表示,構架出一個初步的數學模型。然後,再通過不斷地調整假設使建立的模型盡可能地接近實際,從而得到比較滿意的結論。
（3）、使用已知數據,觀測數據或者實際問題的有關背景知識對所建模型中的參數給出估計值。
（4）運行所得到的模型。把模型的結果與實際觀測進行分析比較。如果模型結果與實際情況基本一致,表明模型是符合實際問題的。
3、數學在經濟學中應用的局限性
（1）、經濟學不是數學概念和模型的簡單匯集。不是去開拓數學前沿而是藉助它來分析、解析經濟現象,數學只是一種應用工具。
（2）、經濟理論的發展要從自身獨有的研究視角出發,去研究、分析現實經濟活動內在的本質和規律。
（3）、數學計量分析方法只是執行經濟理論方法的工具之一,而不是惟一的工具。經濟學過分對數學的依賴會導致經濟研究的資源誤置和經濟研究向度的單一化,從而不利於經濟學的發展。
（4）、數學經濟建模應用非常廣泛,為決策者提供參考依據並對許多部門的具體工作進行指導,如節省開支,降低成本,提高利潤等。