用于经济预测的计量经济学结构模型一般可以分为两类：静态模型（即截面模型）、动态模型（即时间序列模型）
1. 静态模型与动态模型的异同点
1）共同点：
二者都是揭示变量之间因果关系的结构模型。在进行样本外预测时，都需要给定预测点（期）的解释变量，然后根据模型计算被解释变量的预测值，以及预测值的置信区间。
2）不同点：
静态模型以截面数据为样本，动态模型以时间序列数据为样本；
动态面板模型最主要的特征是在控制变量中加入了y的「1」滞后项。
2. 静态模型
以微观个体的经济行为为研究对象，基于截面样本数据。
特点：样本容量较大，样本观测值分布较广，样本点互相独立等
预测时的有利条件：
1）由于预测点是独立于样本点的，所以它的解释变量（因变量）的数值是可以独立给出的。进一步分析，截面数据预测模型只要求解释变量具有「2」弱外生性；
2）由于样本观测值分布较广，致使预测点一般会置于样本观测值的范围之内；
3）由于样本点和预测点属于同一个截面，它们在经济行为上遵循同样的经济理论或行为规律，这一点是十分重要的。
预测时的不利条件：
静态模型一般「2」拟合优度较低，通过调查得到的样本观测值往往存在较大的观测误差。
3. 动态模型
以宏观经济行为为研究对象，基于时间序列样本数据。
特点：样本容量较小，样本观测值分布较窄，样本点互相不独立等
预测时的不利条件：
1）由于预测期是不独立于样本期的，所以它的解释变量（因变量）数值是难以独立给出的。进一步分析，时间序列数据预测模型不仅要求解释变量具有「2」弱外生性，还必须具有「3」强外生性；
2）由于样本观测值分布较窄，致使预测期变量数值一般会置于样本观测值的范围之外；
3）由于样本期和预测期处于不同的时点，它们在经济行为上往往遵循不同的经济理论或不同的行为规律。
预测时的有利条件：
动态模型一般「4」拟合优度较高，通过统计得到的样本观测值往往存在较小的观测误差。
4. 总结
综上分析，仅从直观上看，静态结构模型用于预测的预测误差较小，动态结构模型用于预测的预测误差较大。但是从预测需求的角度，更多的需求时针对动态模型的。所以对计量经济学模型预测功能的批评主要集中于时间序列模型。
「注释」：
「1」滞后项：滞后项就是滞后的经济量，主要出现在时间序列模型中，当期的数据会受到前期数据的影响，很多经济现象都会如此，比如今年的货币政策很可能明年才会显示作用，再比如经济学中的蛛网模型等。
来源：百度百科；MBA智库
「2」弱内生性&「3」外生性：内生性是指影响经济的变量是其决定性的，是主要的经济变量，如需求理论中的价格因素。外生性是指经济中的变量起次要的作用，比如需求理论中的偏好、预期等。存在内生性即是指经济变量之间是相互其决定作用的
1）解释变量x，被解释变量y，随机误差项u（miu）
内生性：误差项u影响解释变量x进而间接影响被解释变量y
外生性：解释变量x与误差项u分别独立影响被解释变量y
2） 内生性原因：
内生性的根源：互为因果、联立性、遗漏变量、测量误差
2.1）遗漏变量：如果遗漏的变量与其他解释变量不相关，一般不会造成问题。否则，就会造成解释变量与残差项相关，从而引起内生性问题。
2.2）解释变量与被解释变量相互影响
2.3）度量误差 （measurement error）：由于关键变量的度量上存在误差，使其与真实值之间存在偏差，这种偏差可能会成为回归误差（regression error）的一部分，从而导致内生性问题。
误差与残差：
「4」拟合优度：拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R²。R²最大值为1。R²的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R²的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。
