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再举一个稍微复杂一点的例子，比如偏好传递性假设。这个理论断言如果当{A，B}时，A被选择；而当{B，C}时，B被选择，那么我们可以预测在{A，C}时，A将被选择。当然这是一个关于行为的理论，它可能成立也可能不成立。
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如果我们能够获取A、B和C两两之间所有选择结果的数据，那么就无须理论了。当我们想要预测集合{A，C}的选择结果，我们只需要回顾同一个人以前作出的选择——也就是，我们只需简单的归纳。我们也知道为什么归纳会有效——因为它在过去一直都有效！
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但是我们很少能观测到所有的选择，通常我们只能观测到一部分可能的选择。理论容许我们从观察到的内容推及没有观察到的内容。在上述{A，B，C}的例子中，简单的归纳要求观测到消费者在两两配对下的所有选择，这需要进行三次选择实验。但如果传递性假设成立，那么我们只需要两次实验。在这里，消费者选择理论帮助我们减少了数据搜集。
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单纯的经验主义只能预测过去已经发生的，但理论——及其背后的模型——能帮助我们从过去推算未来。
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理论告诉我们哪些参数是重要的以及怎样测量它们
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拉弗（Laffer）曲线刻画了税率和税收的关系。在某些税率水平上，税率提高时税收反而下降。拉弗曲线之所以如此流行，据说是因为你可以用六分钟就向国会议员解释清楚这个问题，然后他可以就此谈上六个月之久。
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利用拉弗曲线，我们既可以得到好理论，也可以得到坏理论。坏理论是，既然拉弗效应可能出现，那它就一定会出现。而好理论是，我们只需用简单的供求分析就能确定拉弗效应出现时的弹性参数的大小，然后我们可以将估计的弹性与估计的劳动供给弹性相比较。在最简单的模型中，如果边际税率为50%，那么只有当劳动供给弹性为1时，才会出现拉弗效应。在这里，理论告诉我们哪些是相关参数，如果没有理论我们就无从得知。实际上，如果你审视美国公共政策辩论中运用拉弗曲线的不堪历史，这一点尤为清楚。
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再看一个例子，考虑风险资产投资理论。这里我假设风险是一种“坏商品”，因此当人们财富增加时会减少购买风险资产。但另一方面，当你更富有时就能够承担更多风险。所以基于直觉的分析表明，随着财富增加，风险资产的投资有可能增加也有可能减少。而系统的理论分析会表明，比较静态分析的符号取决于个人的风险规避系数如何随着财富变化。因此如果你想预测风险资产投资如何随着财富变化，风险规避系数就是你需要估计的参数。反之，投资如何随财富变动也就告诉你了风险规避系数如何随财富变动。
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理论有助于掌握收益与成本
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我在上文指出，经济学家使用最优化模型为的是给政策选择提供指导。的确，经济理论的重要作用之一就是把握收益与成本。机会成本是经济学中的一个基本概念，但如果没有经济关系间的理论模型，就很难用好这个概念。
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这就带出一个重要观点，衡量经济收益或成本的正确方式依赖于所选择的理论模型，亦即经济主体面临的具体目标与约束。
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比如说，考虑计算现值或风险调整后的收益率的行为，这些计算只有在参照某个选择行为的模型时才有意义。如果这个选择行为的模型不适用现实，那么它开出的政策建议也同样不会适用。
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收益-成本分析只是经济学的一小块领域，但收益–成本分析背后的观念则贯穿整个经济学。如果经济主体作出选择，实现了某个最大化，那么通过观察他们的选择，我们就可以知道什么被最大化了。然后，个人的目标函数可以纳入政策决策的考量当中。有时，我们需要对目标函数进行定量估计，还有些时候需要证明某种市场结构或税收结构比其他选择能够更好地满足消费者的目标。对许多经济研究而言，从个体目标推及到个体选择乃至社会目标和社会选择的基本框架是一致的。
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理论有助于联系看似无关的问题
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如果用纯数学方式表达一个模型，那么通常等式背后对应着丰富多彩的经济现象。一个经典案例就是阿罗－德布鲁一般均衡模型。其中“商品”的概念可以理解为一种实物产品，它存在于不同时间、地点或状态。因此，一个理论模型就能涵盖跨期交易、跨地区或不确定性状态等内容。
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另一个来自一般均衡理论的例子是第一福利定理。这个定理揭示出，表面上看似无关的均衡与效率问题之间其实存在密切关系。
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第三个例子是二级价格歧视。严格的分析表明，它等同于拍卖设计或最优品质决定模型。品质歧视、拍卖设计和非线性定价本质上是同一类问题。
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以上每个见解都来自于对抽象理论的检视。一旦“无关的”细节被剥离掉，其中涉及的相同的、实质性的选择问题就显露无遗。
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理论能产生有益的见解
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让我通过一个例子来说明经济理论的这一作用。在美国，大多数利息所得是应税收入，但很多种利息支出却可以在税前抵扣。这个政策被批评是“补贴借贷”的做法。果真是如此吗？
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答案取决于边际上借方和贷方面对的税阶。如果税阶一样，这个政策就对均衡的税后利率没有任何影响。由于利息收入被征税，供给曲线上移；但因为利息支出的补贴，需求曲线也上移同样多的距离。这是个简单的见解，但是如果没有一个描述借贷市场运行的模型就很难理解其中的逻辑。
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错误的理论仍然提供有益的启示
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