由于我们是对损失的灾因进行分析,所以我们选取相关的损失变量作为被解释变量。这里我们可以选择的变量包括未调整年度损失、未调整次损失、调整年度损失、调整次损失、年度损失率(年度损失／GDP)、次损失率(次损失／GDP)等。由于相关损失的调整是通过GDP来完成的,而在回归中,如果将GDP作为解释变量加入相关的模型,那么相关调整损失与GDP之间就会出现相关联系,因而在选取被解释变量的同时,我们只把相关未调整的损失量作为被解释变量。
凡是能够对损失造成影响的变量都应该包括在解释变量的范围之内,因而解释变量应该包括台风的强度及其自身的特点、台风发生的地域、台风影响的面积、降水及受灾地区经济发展状况、防灾防损的能力以及是否有相关灾害发生(如伴随风暴潮)等。由于数据的收集和整理不是很充分,虽然对损失灾因进行了相关的分析,但是随着数据结构的完善,回归模型还能够得到进一步完善。
由于其他因素包括的范围广泛,而且难以量化,所以我们不可能将所有的影响因素包括在内。由于台风影响范围巨大,我们只能够大体确定台风发生的地域和影响范围,而很难对单个台风的影响面积作出具体的统计,而单独以各省面积计量的缺点在于,台风的损失可能只是影响该省的部分区域。对于路径的计量能够通过虚拟变量来计量,而其他因素,由于统计数据方面的限制和技术水平的限制,暂时还不能够将其包括在内,这也是我们的遗憾所在。