《計量經濟學原理與操作》的特點在於：內容的介紹循序漸進。正因為如此，《計量經濟學原理與操作》在內容上可以分成相互聯繫的有機的兩部分，基礎篇和提高篇。對於開設學時在50學時以內的課程結構，建議學習前10章的內容；如果有更多的學時設置，可以隨著課時的增加適當增加學習的內容。《計量經濟學原理與操作》的整個內容毫無疑問對於高年級的本科生、研究生和經濟管理專業的研究人員都具有參考價值。因為從後面9章內容的設置看，主要側重於現代方法的介紹，主要分為：時間序列數據模型、截面數據模型以及二者結合的面板數據模型，其中向量自回歸模型、條件異方差模型、離散選擇變量模型、面板數據模型、結構方程模型都是非常流行的研究手段。

《計量經濟學原理與操作》內容分為基礎篇和提高篇。基礎篇為前10章的內容，主要包括：計量經濟學產生的背景、研究對像、工作原理和步驟、應用範圍以及它的方法變遷；符合經典經濟計量模型；違反經典假設的異方差、序列相關、多重共線性和隨機解釋變量等模型；虛擬變量、模型設定誤差、繫統變參數、非線性回歸、聯立方程模型；需求函數、投資函數、生產函數、簡單宏觀計量模型。提高篇為後9章的內容，主要包括：時間序列中的趨勢預測模型、滯後變量模型、平穩時間序列模型、向量自回歸模型、條件異方差模型、面板數據模型和結構方程模型。在每一章中，《計量經濟學原理與操作》都利用實例進行講解，之後又利用案例進行操作示範，力求理論與實踐的結合。

第1章緒論
1.1計量經濟學的產生和發展
1.2計量經濟學的學科特點
1.3計量經濟學研究的內容
1.4計量經濟學建模方法的發展
1.5計量經濟學的工作方法和步驟
人物小記
第線性回歸模型
2.1回歸模型的基本知識
2線性回歸的模型的形式及假設
2.3參數的估計
2.4模型的檢驗
2.5回歸繫數的置信區間
2線性回歸模型的運用
2.7案例操作
本章小結
第線性回歸模型
3.1模型的形式與假設
3.2參數的估計
3.3模型的檢驗
3.4回歸繫數的置信區間
3.5預測
3.6案例操作
本章小結
第4章異方差
4.1異方差性
4.2異方差產生的原因
4.3異方差問題的後果
4.4異方差問題的檢驗
4.5異方差問題的修正
4.6案例操作
本章小結
第5章序列相關性
5.1序列相關問題的概念
5.2序列相關問題產生的原因
5.3序列相關問題的後果
5.4序列相關問題的檢驗
5.5序列相關問題的修正
5.6案例操作
本章小結
第6章多重共線性
6.1多重共線性的概念
6.2實際經濟問題中的多重共線性
6.3多重共線性問題的後果
6.4多重共線性問題的檢驗
6.5多重共線性問題的解決
6.6案例操作
本章小結
第7章隨機解釋變量
7.1隨機解釋變量問題的概念
7.2實際經濟問題中的隨機解釋變量
7.3隨機解釋變量的後果
7.4隨機解釋變量的檢驗（內生性）
7.5隨機解釋變量的解決
7.6案例操作
本章小結
第8章經典單方程模型的專門問題
8.1虛擬變量模型
8.2模型設定偏誤問題
8.3繫統變參數模型
8.4簡單的非線性單方程模型
本章小結
第9章聯立方程模型的理論與方法
9.1聯立方程模型的提出
9.2有關聯立方程的基本概念
9.3聯立方程模型的分類
9.4聯立方程模型的識別
9.5聯立方程模型的估計
9.6聯立方程模型若干問題的討論
9.7案例分析
本章小結
第10章幾種典型計量經濟模型的應用.
10.1生產函數模型
10.2需求函數模型
10.3消費函數模型
10.4投資函數模型
10.5簡單宏觀計量經濟學模型
本章小結
第11章時問序列趨勢分析
11.1趨勢變量模型
11.2移動平均方法
11.3季節調整
本章小結
第12章滯後變量模型
12.1滯後效應及其產生的原因
12.2滯後變量模型
12.3分布滯後模型的估計
12.4自回歸滯後模型的構建
12.5自回歸滯後模型的估計
本章小結
第13章平穩時問序列模型
13.1時間序列模型產生的背景
13.2數據的平穩性、協整性和因果性
13.3平穩時間序列數據AR，MA和ARMA模型
13.4AR，MA和ARMA模型的識別
13.5AR，MA和ARMA模型的參數估計
13.6時間序列模型的檢驗
13.7AR，MA和ARMA模型的預測
本章小結
第14章向量自回歸模型
14.1VAR模型的背景及數學表達式
14.2VAR模型的估計
14.3VAR模型的診斷
14.4VAR模型具體案例操作及原理
14.5VAR脈衝響應與方差分解
本章小結
第15章條件異方差
15.1自回歸條件異方差模型
15.2非對稱的ARCH模型
15.3成分ARCH模型
15.4案例操作
本章小結
第16章靜態面板數據模型
16.1面板數據模型建模的基本原理
16.2固定效應變截距模型
16.3固定效應變截距模型另外兩種估計方法
16.4隨機效應變截距模型
16.5變繫數回歸模型
16.6案例分析
本章小結
第17章動態面板數據模型
17.1動態面板數據模型
17.2面板數據的單位根檢驗
17.3面板數據的協整檢驗
17.4面板Gfanger因果檢驗
17.5案例分析
本章小結
第18章離散選擇模型和受限因變量模型
18.1概述
18因變量模型
18.3排序選擇模型
18.4受限因變量模型
18.5計數模型
18.6案例操作
本章小結
第19章結構方程模型
19.1結構方程簡介
19.2結構方程模型的基本概念介紹
19.3結構方程的數學模型及含義
19.4案例操作
本章小結
參考文獻

1.5 計量經濟學的工作方法和步驟
利用計量經濟學這一工具進行研究工作，要先對問題有比較深入的了解，同時考慮經濟理論是怎樣闡述這一問題的。比如：研究某地區信息消費水平這一問題。根據經濟學的理論，消費主要受收入水平的制約，基於此，我們就可以進行經濟計量方面的工作。1.5.1 理論或假說的陳述在上面的例子中，關於消費和收入之間的經濟理論是：消費隨收入的增長而增長，那麼可以推知信息消費的增長也是隨著收入的增長而增長的，二者之間一定存在一定的數量關繫。換句話說，收入對信息消費的影響是正相關的。1.5.2 數據收集根據研究的目的，需要關於收入和信息消費方面的資料。一般來說，有3種統計數據可用於實踐分析。（1）時間序列數據
.這種數據是按照時間序列和一定間隔排列收集得到的，比如1978-2002年的國民生產總值（GDP）、失業人口、貨幣供給、政府赤字。時間序列數據有按照日提供的，如股票；有按照月份提供的，如貨幣供給；有按照季度提供的，如國民生產總值（GDP）；有按照年提供的，如政府預算。除了這些定量方面的數據外，定性方面的數據也非常重要，比如性別、婚姻、職業等。（2）橫截面數據這種數據是指一個或多個變量在某一時點上的數據的集合。例如人口普查時×年×月×日的數據；重慶市40個區縣2000年末的國民生產總值（GDP）。
（3）合並數據（時間序列數據與橫截面數據的聯合）
這類數據中既有時間序列數據又有橫截面數據，例如：重慶市40個區縣：1991-2002年的國民生產總值（GDP）數據的集合。其中，某一個區縣12年間的國民生產總值（GDP）的集合是時間序列數據，而某一年40個不同區縣的國民生產總值（GDP）又是一組橫截面數據。
在合並數據中有一類特殊的數據稱為panel數據，又稱縱向數據，即同一個橫截面單位，比如家庭或公司在不同時間的調查數據。

當今世界，經濟學和管理學的研究中，數學應用的廣度和深度都在加強。特別是二戰以後，經濟學的發展可謂流派紛呈，數學化的傾向越來越明顯。在眾多的數學方法的應用中影響面最廣，取得成就最大的，應當是計量經濟學。其原因非常簡單，因為計量經濟學的工作原理和步驟暗含了使經濟學“科學化”的所有要件。現代科學研究的邏輯是“科學猜想——驗證猜想”，經濟學要走向“科學化”，毫無疑問，也要走這樣的一條道路，因此，纔有了經濟學研究中的一般規程，即“提出問題——理論假說——檢驗假說”，而計量經濟學的重要作用就在於它的“檢驗假說”的功能。
當然，從計量經濟學的產生背景看，當時的人們主要關心的是經濟預測的功能，人們對未知世界有“先知”的欲望是無可厚非的：但遺憾的是計量經濟學在此方面的建樹實在不太令人滿意。特別是20世紀70年代的滯漲問題，令很多人對計量經濟學的效果產生了懷疑，但由此也使科學家對計量經濟學的方法論基礎作了反思，發展了許多到現在看來還富有生命力的方法。這時，人們對計量方法的應用也“乖巧”多了，“預測”的事太過虛幻，還是對現實和歷史的考察比較有意義，從而計量經濟學被廣泛地應用於經驗研究中。
非常有趣的現像是，每當有諾貝爾經濟學獎得主產生時，他所發展的理論和方法就會受到追捧，但很快就會“過時”，很像流行歌曲，但計量經濟學方法的應用仿佛是經濟學研究的永恆的主旋律，它的顏色也許曾經暗淡過，但從來沒有在真正意義上消失過。