計量經濟學的具體計量方法主要包括四個連續的工作步驟:
安裝機組
經濟學在討論具體問題時，以相關主要經濟變量之間存在相關性的理論作為假設，並將其表達為結構方程系統。作為研究對象的縮影，易於分析和處理，因此被稱為模型。在每個結構方程中，只有少數幾個經濟變量被列為自變量，但有許多其他因素實際影響因變量的值，但它們沒有列在方程中，它們的共同作用往往形成壹個隨機幹擾因子，這使得因變量的每壹個數值變化都無法用方程中列出的自變量的數值變化來解釋，但不可避免地留下壹個殘差來承受這種隨機幹擾因子，從而使因變量成為隨機變量。經濟變量分為因變量和自變量，僅根據它們在結構方程中的關系而言。如果它們的值是在整個模型的範圍內確定的，它們也被分為內生變量和外生變量。前壹個值是在模型範圍內確定的。例如，當研究某壹農產品在某壹時刻的市場局部均衡時，該產品的供給、需求和價格都是。後者的值是在模型範圍之外確定的，它們的數值變化會影響前者的值，但不受前者的影響。例如，影響這種農產品產量而不受其不利影響的因素有:自然因素，如降雨；過去壹段時間內生變量的值，如前壹年農產品的價格；政府政策，如政府對該產品生產的限制或激勵。內生變量在每個結構方程中不壹定處於因變量的位置，但所有內生變量的值最終由整個模型的所有方程決定，因此也稱為聯合因變量；建立模型是將所有外生變量和隨機幹擾因素作為已知條件，解釋所有內生變量的值是如何最終確定的。
克萊因
估計參數值
通常采用普通的最小二乘法將觀測統計量與線性回歸方程進行匹配。這種方法要求回歸方程的因變量是隨機變量，自變量是外生變量作為已知條件。因此，根據代數解聯立方程的原理，可以將原模型的結構方程系統化為以內生變量為因變量、外生變量為自變量的簡化公式。因此，要求原模型的結構方程是獨立的、不矛盾的，其數量必須等於內生變量的數量，並且可以從簡化公式的系數估計值恢復到結構參數值，即它們具有待識別的條件。
驗證理論
即檢驗估計結果是否符合模型所依據的經濟學理論，主要是運用數理統計中的統計假設檢驗原理，檢驗估計參數值是否顯著大於零。只有當它大於零時，變量之間存在相關性的理論才能得到證明；否則，需要繼續收集數據，然後做出估計；或者修改模型，甚至修改理論，然後進行估計，直到獲得重要的參數估計值。
庫普曼斯
使用模式
估計參數值的模型主要用於三個方面:①對所研究的經濟系統中潛在的相互關系進行結構分析，從而理解和解釋相關的經濟現象。常用的方法是利用偏微分原理進行所謂的比較靜態分析，即比較模型的兩個均衡點:壹個是原來假設達到的均衡點，另壹個是假設只有壹個外生變量（或結構參數）發生變化而其他條件不變時模型達到的新均衡點。通過比較這兩點，我們可以看到外生變量或參數值對內生變量的影響有多大。通常，這種分析方法用於各種彈性和乘數。②用於預測。可以使用帶有估計系數值的簡化公式，因為簡化公式的因變量是內生變量，自變量是外生變量。將外生變量在未來某壹時期的期望值代入簡化公式，即可得到相關內生變量在未來同壹時期的預測值。③用於規劃策略。即評估各種政策選擇的後果，供決策者選擇最佳方案。常用的方法是將代表各種政策方案的外生變量（也稱為政策變量，如稅收）在未來某個時期的不同值代入模型，然後計算內生變量（即政策目標，如國民收入）的各種相應預測值作為因變量進行比較。這被稱為模擬操作，實際上是壹種基於政策變量給定值的預測。