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误差修正模型的结构
假设两变量X与Y的长期均衡关系为: 　　Yt = α0 + α1Xt + μt 　　由于现实经济中X与Y很少处在均衡点上，因此实际观测到的只是X与Y间的短期的或非均衡的关系，假设具有如下(1,1)阶分布滞后形式 　　该模型显示出第t期的Y值，不仅与X的变化有关，而且与t-1期X与Y的状态值有关 　　。 由于变量可能是非平稳的，因此不能直接运用OLS法。对上述分布滞后模型适当变形得： (**) , 式中，λ = 1 − μ，， 如果将（**）中的参数，与Yt = α0 + α1Xt + μt中的相应参数视为相等，则（**）式中括号内的项就是t-1期的非均衡误差项。 　　（**）式表明：Y的变化决定于X的变化以及前一时期的非均衡程度。同时，（**）式也弥补了简单差分模型ΔY1 = ΔXt + vt的不足，因为该式含有用X、Y水平值表示的前期非均衡程度。因此，Y的值已对前期的非均衡程度作出了修正。 　　(**) 称为一阶误差修正模型(first-order error correction model)。 　　（**）式可以写成： 其中:ecm表示误差修正项。由分布滞后模型知：一般情况下|μ|<1 ，由关系式μ得0<λ<1。可以据此分析ecm的修正作用： 　　(1)若(t-1)时刻Y大于其长期均衡解α0 + α1X，ecm为正，则(-λecm)为负，使得ΔYt减少； 　　(2)若(t-1)时刻Y小于其长期均衡解α0 + α1X，ecm为负，则(-λecm)为正，使得ΔYt增大。 　　（***）体现了长期非均衡误差对的控制。 需要注意的是：在实际分析中，变量常以对数的形式出现。 　　其主要原因在于变量对数的差分近似地等于该变量的变化率，而经济变量的变化率常常是稳定序列，因此适合于包含在经典回归方程中。 　　于是: 　　(1)长期均衡模型 　　Yt = α0 + α1Xt + μt 　　中的α1可视为Y关于X的长期弹性（long-run elasticity） 　　(2)短期非均衡模型 中的β1可视为Y关于X的短期弹性（short-run elasticity）。 　　更复杂的误差修正模型可依照一阶误差修正模型类似地建立。

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易丹辉的书讲得比较清楚，有案例和软件操作步骤