1. 理论框架的合理性
模型假设的现实性
例如：房价预测模型若假设 “人口持续净流入”，需验证该区域的人口数据是否支持这一假设。
投资决策模型中的现金流预测是否考虑空置率、维修成本等实际因素。
逻辑链条的严谨性
供需分析模型是否正确推导 “供给增加→价格下跌” 的因果关系，是否遗漏关键变量（如政策调控对需求的抑制）。
金融模型（如 REITs 估值）是否合理选择折现率（需匹配市场风险溢价）。
2. 数据质量与处理
数据完整性
模型输入数据是否覆盖关键维度：如房价模型是否包含 GDP、利率、人口密度等变量，数据时间跨度是否足够（至少覆盖一个经济周期）。
数据来源是否可靠（政府公开数据、机构报告 vs 非结构化网络数据）。
数据处理方法
异常值处理：是否剔除明显错误数据（如某区域房价突然暴跌 50% 的极端值）。
变量相关性：如多重共线性检验（避免模型中多个变量高度相关导致结果偏差）。
3. 预测与验证能力
历史回测精度
用过去 3-5 年数据测试模型，对比预测值与实际值的误差率：
房价预测模型：误差率≤10% 视为可接受，≤5% 为。
投资收益模型：IRR 预测值与实际项目回报率的偏差是否在合理范围内（如 ±2 个百分点）。
敏感性分析
改变关键变量（如利率上调 0.5%、政策限购升级），观察模型输出结果的波动是否符合经济逻辑。
例如：房贷利率上升时，购房需求模型应显示成交量下降，否则可能存在逻辑漏洞。
4. 可解释性与透明度
模型是否能清晰说明变量权重（如哪个因素对房价影响），避免成为 “黑箱”。
公式推导过程是否公开（如 NPV 计算是否公示现金流折现公式），便于第三方验证。