数据资源公司模型
数据资源公司模型[1]数据资源公司模型也称DRI模型，是指一个高度分解的有关美国经济的大型模型。
数据资源公司模型的产生[1]数据资源公司模型的建立受到了布鲁金斯模型、沃顿模型和其它早期模型的影响。1976年的DRI模型包括718个内生变量和170个外生变量。而且内生变量中反映了产业部门分类。特别地，在产业部门、金融系统和最终GNP需求方面，该模型都进行了高度分解，其中产业部门的模型结合了一个具有51个部门的投入产出表，并计算了反映部门间联系的投入产出系数，同时，把系统的长期趋势和经济循环的因素考虑进了这些系数。
数据资源公司模型的特征[1]DRI模型还具有几个特征。第一个特征是它把居民和非金融企业的资金流量表和收入支出的流量结合了起来。第二个特征是建立了一个反映通货膨胀过程的逐步模型，它可以反映生活必需品和原材料价格的影响。第三个特征是考虑了人口构成对于失业和就业的影响。第四个特征是将地方政府部门作为内生变量，反映它们的行为对于宏观条件、人口因素、金融情况的依赖。
DRI模型中的方程式
行为方程式
定义方程式
总数
1.最终GNP需求
66
110
176
消费
14
24
38
投资
22
44
66
政府
11
20
31
国外
19
22
41
Ⅱ.收入
11
20
31
Ⅲ.金融
103
99
202
货币和储备总量
8
15
23
利率
23
1
24
商业银行贷款
5
3
8
存量价格，价格预期和其他
9
2
11
资金流量：居民
20
18
38
资金流量：非金融公司
24
48
72
资金流量和抵押活动
14
12
26
Ⅳ.供给、生产能力和操作率
6
4
10
Ⅴ.就业、失业和劳动能力
56
25
81
Ⅵ.产业部门
128
80
208
生产
51
24
75
投资
48
20
68
资本存量
0
32
32
就业
29
4
33
总计
378
339
318
上表列出的，是DRI模型中方程式的基本情况。
DRI模型每年都根据新的数据和新的研究发现加以修订。它被用于估计各种乘数和弹性的结构分析，它的细致结构描述了许多经济过程，包括循环因素和金融条件，探索了宏观和微观之间的相互联系。它还被用于短期预测，提供12个季度关于主要宏观变量以及它们的组成部分的预测。而利用这个模型的动态模拟则跨越了15个年度。最后，这个模型还被用于政策评价，用于估价各种货币政策和财政政策对于失业、价格稳定情况和经济增长的影响。