模型的检验

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在模型估计出来后，对估计结果进行检验和评定，以便确定这些结果的可靠性。

一般来说，这种检验从以下四个方面来进行：(1)经济意义检验。指检验模型是否符合经济意义。如果所估计的模型不能解释社会经济现象的一般明显规律，那么或是需要进一步查明原因，寻找校正的方法，或是抛弃这一模型。(2)统计检验。目的在于检验模型参数估计值的可靠性。通常最广泛应用的统计检验准则是：
❶ 拟合程度检验：是用相关系数的平方R²来衡量所建模型的拟合程度。

R²愈接近1，说明所建模型越接近于实际情况；
❷ 回归方程的显著性检验：是通过方差分析构造统计量F来衡量的，当计算的F＞F_d(γ₁、γ₂)(是给定显著水平d，自由度分别为γ₁、γ₂的F理论分布值)时，就可以说回归模型总体是显著的，估计结果是可以接受的。反之，所得回归模型就是无意义的。
❸ 估计值的标准差检验：是衡量估计值与真实参数的离差的一种量度。

参数的标准差越大，估计值的可靠性也就越小。

如果标准差越小，那么估计值的可靠性也就越大。(3)计量经济学检验。

此检验准则是由计量经济学理论确定的，主要有识别条件、扰动项序列相关检验等，实质上是对统计检验可靠性的检验。(4)模型的实际预测检验。(见“模型的实际预检验”条)