Supposez que des prix sur un marché sont fixés par l'offre et la demande. Nous voudrions savoir les équations pour la fonction de demande et la fonction d'approvisionnement. Mais l'équation que nous obtenons la quantité près de régression sur le prix du marché ne peut pas généralement être identifiée car spécifiquement la fonction de demande ou la fonction d'approvisionnement. Dans des cas spéciaux nous pouvons employer la régression pour obtenir la fonction de demande ou la fonction d'approvisionnement mais pas toutes les deux. Par exemple, supposez que la fonction d'approvisionnement est sujette à des décalages aléatoires mais la fonction de demande demeure fixe. Puis les points d'équilibre de prix et rendement se trouveront sur la courbe de demande et par conséquent une régression de quantité sur le prix nous donnera la fonction de demande. D'une part, si la demande est sujette aux fluctuations aléatoires et aux restes de courbe d'approvisionnements fixés alors chaque combinaison d'équilibre du marché de prix et de rendement se trouvera sur la courbe d'approvisionnements et par conséquent une régression de rendement sur le prix nous donnera la courbe d'approvisionnements. Mais quand les cuves de demande et d'approvisionnement sont sujets à des fluctuations aléatoires la régression du rendement sur le prix n'est ni la courbe de demande ni la courbe d'approvisionnements. La situation est montrée dans les trois graphiques ci-dessous. Dans les diagrammes les lignes vertes représentent les véritables programmes d'approvisionnement du marché, les lignes de bleu les véritables programmes de demande du marché et la ligne rouge la ligne de régression pour le prix et la quantité.

Le problème d'identification dans l'économétrie doit faire avec pouvoir résoudre pour des valeurs uniques des paramètres du modèle structural des valeurs des paramètres de la forme réduite du modèle. La forme réduite d'un modèle est celle en laquelle les variables endogènes sont exprimées comme fonctions des variables exogènes. S'il y a le temps a traîné les rapports dans lesquels les valeurs courantes des variables endogènes dépendent au moment après des valeurs des variables endogènes comme les variables exogènes alors la forme réduite exprime des variables endogènes courantes comme fonctions des variables exogènes et après des variables endogènes. La combinaison des variables endogènes exogènes et passées peut s'appeler les variables prédéterminées.

Si les coefficients réduits de forme sont compatibles avec beaucoup de différentes valeurs pour les coefficients structuraux puis le modèle serait underidentified. Si généralement il non possible de trouver n'importe quelles valeurs des coefficients structuraux qui sont compatibles avec les coefficients réduits de forme puis le modèle serait l'excédent identifié. Si une et seulement une valeur de chaque coefficient structural est compatible avec les coefficients réduits de forme le modèle serait juste identifié ou exactement identifié.

Pour plus sur cette matière allez au problème d'identification.