Budowa modelu ekonometrycznego jest postępowaniem wieloetapowym. Aby poprawnie zrealizować postawione zadanie ekonometryk powinien określić cel oraz zakres badania. Najogólniej, celem budowy modelu może być:
cel poznawczy - gdzie idzie o wyjaśnienie faktów, czyli o określenie mechanizmów ruchu, czy prawidłowości ekonomicznej, albo też o prognozę przyszłych wielkości zmiennych endogenicznych.,
cel praktyczny - jeżeli badaczowi zależy na projektowaniu stanów najbardziej prawdopodobnych, najbardziej pożądanych z punktu widzenia zadanego kryterium efektywności.
Celem praktycznym budowy modelu ekonometrycznego mogą być prognozy i symulacje potrzebne do preparowania decyzji, oraz do sterowania przebiegiem zjawisk.
Budowa modelu ekonometrycznego jest podzielona w literaturze przedmiotu na pięć podstawowych etapów.
Specyfikacja modelu.
Określenie zbioru danych statystycznych.
analiza danych
Estymacja parametrów modelu.
Weryfikacja oszacowanego modelu.
Praktyczne wykorzystanie modelu ekonometrycznego.
Na każdym etapie budowy istotnym elementem jest statystyka. Pierwszy etap, który nazwano specyfikacją modelu, polega na określeniu zmiennych endogenicznych i objaśniających, postaci analitycznej modelu źródeł danych statystycznych i stopnia ich wiarygodności. Wstępnie wyspecyfikowany i zapisany formalnie model jest po prostu hipotezą, która podlega weryfikacji co do jej słuszności i prawdziwości.
Na drugim etapie przygotowujemy odpowiednią bazę danych, która będzie podstawą szacowania parametrów modelu. Najistotniejszą właściwością bazy danych jest jej wiarygodność merytoryczna i formalna. Ważną rolę pełnią dane zagregowane dostarczane przez statystykę państwową i inne urzędowe rejestry danych. Mają one znaczenie dla budowy makroekonomicznych modeli ekonometrycznych . Już w trakcie zbierania danych statystycznych okazuje się, że czasami niemożliwe jest uzyskanie danych statystycznych dla niektórych zmiennych wprowadzonych do modelu w pierwotnym ujęciu. W praktyce w takim przypadku, rezygnuje się z kłopotliwej zmiennej lub wprowadza się w jej miejsce inną zmienną. Etap zbierania informacji statystycznych jest najbardziej żmudnym etapem w całej procedurze modelowania. Utrudnienia spowodowane są nie tylko brakiem dostępności danych, ale przede wszystkim problemem ich porównywalności w całym okresie objętym badaniem.
