任何科学研究，不管是自然科学还是社会科学，甚至人文科学，都遵循以下过程：首先是观察，关于偶然的、个别的、特殊的现象的观察；其次是提出假说，从偶然的、个别的、特殊的现象的观察中，提出假说，或者是理论，或者是模型，这些假说是关于必然、一般、普遍现象而言的；然后需要对假说进行检验，检验方法一般包括实验的方法、预测的方法和回归的方法；最后是发现，关于必然、一般、普遍的规律的发现。
在经济研究中，如果假说（理论或者模型）完全依赖于观察而提出，不附加任何价值判断，然后对理论或者模型进行检验，这一研究过程被称为实证研究（positive analysis）。实证研究包括理论实证（theoretical analysis）和经验实证（empirical analysis）。在经济研究的检验阶段，经验实证分析是科学和便捷的。经济问题无法进行实验，人们不可能构建一个与偶然的、个别的、特殊的现象发生时完全相同的实验平台，进行重复的实验，以检验现象发生的必然和普遍性。
根据假说对未来进行预测，然后与真实的“未来”进行比较，以检验假说的正确性，当然是可行的，但并不便捷。对已经发生的经济活动进行“回归分析”（regression analysis），发现其中的规律，并用以检验假说，是最可行的方法。所以说，回归分析在经济研究中是不可缺少的。而计量经济学，说到底就是回归分析。
在认识论范畴上，很难简单地将计量经济学模型方法归为“归纳”或者“演绎”。回归分析是一种归纳（induction），是从个别事实走向一般理论、概念的思维方法。但具体到建立模型的每个阶段，又是“归纳”和“演绎（deduction）”交替的。计量经济学模型的估计，依赖于样本数据，是一个归纳推理过程；而从观察到理论模型（假说）的提出，以及模型的应用，将归纳得到的一般性规律应用于观察以外的事实，又是演绎推理过程。
在方法论范畴上，也很难简单地将计量经济学模型方法说成是“证伪主义”，像一些计量经济学教科书以及某些计量经济学家公开宣称的那样。利用样本估计和检验理论模型的过程，是一个经验检验的过程，确实充满着证伪主义方法论。但是，计量经济学模型方法体系是由一批经济学家和数学家完成的，它是依据坚实的概率论基础建立的。可以而且应该在科学哲学的层次上对它进行解释和完善，承认“证伪”和“证实”的“不对称性”，但不是绝对地“只能证伪，不能证实”。
理论模型的科学性和正确性取决于归纳推理过程，更取决于“个别事实”的数量和质量，从这里出发，既提出了计量经济学模型的经济学基础问题，也提出了数学基础（主要是概率论基础）和统计学基础（主要指数据基础）问题。而对假说进行检验，得到一个一定概率意义上该假说被证实或证伪的结论，除了数学基础和统计学基础外，逻辑学基础是十分重要的。
20世纪90年代，西方经济学方法论学者有过一场计量经济学是否存在的讨论。T.Lawson（1997）断言，不管怎样泼洒计量经济学的圣水，我们都没有因此离经济学的天堂更近一点。M.Blaug（1992）认为，我们已经在（计量经济学）这个铁锤上投资了许多，但是它却不能敲碎任何比胡桃大的东西。关于计量经济学是否存在的讨论，实际上是20世纪80年代在西方科学哲学界兴起的关于实在论的争论在经济学领域的继续。
科学实在论认为：
科学研究的对象、状态和过程是真实存在的，微观观察不到的客体也是真实的；认识是外部世界的映象，理论对象只要在认识上有效，它便是实在的；科学理论是似真的、趋近于真理的过程。K.D.Hoover（1997）等认为，计量经济学与科学实在论是兼容的，而且科学实在论能够帮助人们更好地理解计量经济学扮演的角色和所获得的成功。同时认为，T.Lawson等先验实在论者反对计量经济学的理由是形而上学的，他们为经济世界提供了一个精确的先验的实在论，而计量经济学与先验的实在论不兼容。
简单地说，计量经济学模型方法，无论是它的归纳阶段，还是它的演绎阶段，无论是它的证伪还是证实，都是反映客观经济活动的经济学理论的发现过程所不可缺少的，具有科学性。
