本書為既接軌現代計量經濟學，又適合中國國情的本科計量經濟學教材。在理論體繫上，本書充分借鋻*guo際主流教材，以大樣本理論為主線，並針對中國學生的知識體繫進行編寫。此書內容全面，包括橫截面數回歸、工具變量法、離散選擇）、時間序列（平穩時間序列、單位根、協整），以及面板數據（*效應、固定效應）等。 本書力圖以清晰而生動的語言，較多的插圖與經濟意義，來直觀地解釋計量方法。結合目前歐美*為流行的Stata計量軟件，及時地介紹相應的電腦操作與經典實例，為讀者提供“一站式”服務。本書還較多地使用計算機模擬(蒙特卡羅法)，作為強有力的學習工具。 本書適合普通高校經濟管理類及社科類的本科生使用。先修課為微積分、線性代數與概率統計。閱讀本書可使讀者掌握D代實證研究的精神實質與基本方法，並學會實際處理數據的重要技能，從而為畢業論文乃到讀研深造打下良好基礎。

? 前言
1. 導論
1.1 什麼是計量經濟學
1.2 經濟數據的特點與類型
附錄A1.1 谷歌如何通過搜索記錄預測流感的傳播
2. Stata 入門
2.1 為什麼使用Stata
2.2 Stata 的窗口
2.3 Stata 操作實例
2.4 Stata 命令庫的更新
2.5 進一步學習Stata 的資源
習題
3. 數學回顧
3.1 微積分
3.2 線性代數
3.3 概率與條件概率
3.4 分布與條件分布
3.5 隨機變量的數字特征
3.6 迭代期望定律
3.7 隨機變量無關的三個層次概念
3.8 常用連續型統計分布
3.9 統計推斷的思想
習題
4線性回歸
4.線性回歸模型
4.2 OLS 估計量的推導
4.3 OLS 的正交性
4.4 平方和分解公式
4.5 擬合優度
4.6 無常數項的回歸
4.回歸的Stata 實例
4.8 Stata 命令運行結果的存儲與調用
4.9 總體回歸函數與樣本回歸函數:蒙特卡羅模擬
附錄A4.1 高爾頓與回歸
附錄A4.2 隨機數的產生
習題
5線性回歸
5.線性回歸
5.線性回歸模型
5.3 OLS 估計量的推導
5.4 OLS 的幾何解釋
5.5 擬合優度
5.6 古典線性回歸模型的假定
5.7 OLS 的小樣本性質
5.8 對單個繫數的t 檢驗
5.9 對線性假設的F 檢驗
5.10 F 統計量的似然比原理表達式
5.11 預測
5.1回歸的Stata 實例
習題
6. 大樣本OLS
6.1 為何需要大樣本理論
6.2 隨機收斂
6.3 大數定律與中心J限定理
6.4 使用蒙特卡羅法模擬中心J限定理
6.5 統計量的大樣本性質
6.6 隨機過程的性質
6.7 大樣本OLS 的假定
6.8 OLS 的大樣本性質
6.9 大樣本統計推斷
6.10 大樣本OLS 的Stata 實例
6.11 大樣本理論的蒙特卡羅模擬
附錄A6.1 依均方收斂是依概率收斂的充分條件
習題
7. 異方差
7.1 異方差的後果
7.2 異方差的例子
7.3 異方差的檢驗
7.4 異方差的處理
7.5 處理異方差的Stata 命令及實例
7.6 Stata 命令的批處理
習題
8. 自相關
8.1 自相關的後果
8.2 自相關的例子
8.3 自相關的檢驗
8.4 自相關的處理
8.5 處理自相關的Stata 命令及實例
習題
9. 模型設定與數據問題
9.1 遺漏變量
9.2 無關變量
9.3 建模策略:“由小到大”還是“由大到小”
9.4 解釋變量個數的選擇
9.5 對函數形式的檢驗
9.6 多重共線性
9.7 J端數據
9.8 虛擬變量
9.9 經濟結構變動的檢驗
9.10 缺失數據與線性插值
9.11 變量單位的選擇
習題
10. 工具變量法
10.1 聯立方程偏差
10.2 測量誤差偏差
10.3 工具變量法
10.4 二階段Z小二乘法
10.5 弱工具變量
10.6 對工具變量外生性的過度識別檢驗
10.7 對解釋變量內生性的豪斯曼檢驗:究竟該用OLS 還是IV
10.8 如何獲得工具變量
10.9 工具變量法的Stata 實例
習題
11. 二值選擇模型
11.1 二值選擇模型
11.2 Z大似然估計的原理
11.3 二值選擇模型的MLE 估計
11.4