Исследование модели состоит в изучении математических свойств соответствующей системы уравнений, исследовании частных случаев (например, когда значение какого-нибудь параметра очень мало или велико) и отдельных блоков модели. К этапу исследования относится также выбор метода численного решения системы уравнений и его программная реализация.

В результате исследования удается выявить области параметров, при которых модель дает осмысленные с экономической точки зрения результаты, и описать состояния экономики, в которых применима данная модель. С одной стороны, это позволяет оценить границы применимости модели, т.е. очертить круг ситуаций, которые могут быть описаны моделью.

Кроме того, исследование позволяет найти некоторые зависимости между показателями состояния и роста экономики, которые помогают лучше понять систему описанных в модели экономических отношений и проверять правильность численных расчетов.

Нередко результатом исследования является вывод о том, что модель неадекватна реальности, и часть лежащих в ее основе гипотез необходимо пересмотреть. Например, модель, представленная выше - это далеко не первый вариант, пришедший в головы ее авторам.

Исследование модели - важнейший этап работы. Именно на этом этапе достигается главное, для чего строится модель - лучшее понимание экономических процессов. Многие, в том числе самые известные модели экономики носят чисто теоретический характер и не предназначаются для практических расчетов. В таком случае этап исследования модели завершающий. Он может продолжаться десятилетиями несколькими поколениями ученых.

Модели, предназначенные для практических расчетов, после исследования подвергаются идентификации и верификации. Идентификацией называется выбор численных значений параметров модели, а верификацией - сравнение показателей состояния и роста экономики, рассчитанных по модели при выбранных значениях параметров, со статистическими данными.

При идентификации параметров модели можно использовать два разных подхода: можно оценивать параметры, исходя из их экономического смысла, а можно - исходя из их формальной роли в системе уравнений модели. Например, пусть идентифицируется коэффициенте выбытия производственных мощностей . При первом подходе среди данных экономической статистики ищется наиболее близкий по смыслу показатель, например, темп износа основных фондов. При втором подходе значение подбирается таким, чтобы объемы производства, рассчитанные по модели, наилучшим образом соответствовали статистическим данным об этой величине.

На практике применяются оба подхода, как правило, они дают различающиеся значения параметров. Эти различия становятся предметом особого исследования, как модели, так и процедур сбора и обработки статистической информации. В результате исследования уточняется, какие процессы модель отражает лучше, какие - хуже, и это учитывается при интерпретации результатов расчетов. Иногда идентификация приводит к выводу, что параметр модели и статистическая аналог только называются одинаково, а смысл имеют разный. Иногда в процессе идентификации обнаруживается противоречия и расхождения в статистических данных.

Если ставится задача проанализировать будущую экономическую ситуацию, для оценки параметров чаще применяется первый подход. Временные ряды будущих показателей состояния и роста экономики, соответствующие так оцененным параметрам, называются рядами базового сценария, а сами параметры параметрами базового сценария.