模型的概念
通常，將解釋變數預期值滿足自適應調整過程的期望模型，稱為自適應預期模型。
模型的提出原理
在經濟活動中，經濟活動主體經常根據他們對某些經濟變數未來走勢的“預期”變動來改變自己的行為決策。也就是說，某些經濟變數的變化或多或少會受到另一些經濟變數預期值的影響。為了處理這種經濟現象，我們可以將解釋變數預期值引入模型建立“期望模型”即：
Yt=α+βXt*+ut （1）
其中Yt是應變數，Xt* 是解釋變數預期值，ut為隨機擾動項。
模型的求解
自適應預期假定在回歸分析中，如何獲取解釋變數預期值，是上述模型的難點。預期是對未來的判斷，在大多數情況下，預期值是不可預測的。因此實際套用中人們往往對預期的形成機理做出某種假定。自適應預期假定就是其中之一，這種假定比較切合實際，具有一定代表性。
自適應預期假定認為，經濟活動主體會根據自己過去在做預期時所犯錯誤的程度，來修正他們以後每一時期的預期，即按照過去預測偏差的某一比例對當前期望進行修正，使其適應新的經濟環境。用數學式子表示就是：
Xt*=X(t-1)*+γ[Xt-X(t-1)*] （2）
其中參數γ為調節係數，也稱為適應係數。這一調整過程也叫自適應過程。
根據自適應預期假定，自適應預期模型可轉化為自回歸形式：
Yt=γα+γβXt+(1-γ)Y(t-1)+[ut-(1-γ)u(t-1)] （3）
令
α*=γα，β0*=γβ，β1*=(1-γ)，ut*=[ut-(1-γ)u(t-1)]
則有：
Yt=α*+β0*Xt+β1*Y(t-1)+ut* （4）
成為一個一階自回歸模型。如果能得到該模型參數α*，β0*，β1*的估計值，即可求出自適應預期模型（1）的參數估計值
