本书的特点在于：内容的介绍循序渐进。正因为如此，本书在内容上可以分成相互联系的有机的两部分，基础篇和提高篇。对于开设学时在50学时以内的课程结构，建议学习前10章的内容；如果有更多的学时设置，可以随着课时的增加适当增加学习的内容。本书的整个内容毫无疑问对于高年级的本科生、研究生和经济管理专业的研究人员都具有参考价值。因为从后面9章内容的设置看，主要侧重于现代方法的介绍，主要分为：时间序列数据模型、截面数据模型以及二者结合的面板数据模型，其中向量自回归模型、条件异方差模型、离散选择变量模型、面板数据模型、结构方程模型都是非常流行的研究手段。

本书内容分为基础篇和提高篇。基础篇为前10章的内容，主要包括：计量经济学产生的背景、研究对象、工作原理和步骤、应用范围以及它的方法变迁；符合经典假设的一元和多元经济计量模型；违反经典假设的异方差、序列相关、多重共线性和随机解释变量等模型；虚拟变量、模型设定误差、系统变参数、非线性回归、联立方程模型；需求函数、投资函数、生产函数、简单宏观计量模型。提高篇为后9章的内容，主要包括：时间序列中的趋势预测模型、滞后变量模型、平稳时间序列模型、向量自回归模型、条件异方差模型、面板数据模型和结构方程模型。在每一章中，本书都利用实例进行讲解，之后又利用案例进行操作示范，力求理论与实践的结合。

第1章 绪论

 1.1 计量经济学的产生和发展

 1.2 计量经济学的学科特点

 1.3 计量经济学研究的内容

 1.4 计量经济学建模方法的发展

 1.5 计量经济学的工作方法和步骤

 人物小记

第2章 一元线性回归模型

 2.1 回归模型的基本知识

 2.2 一元线性回归的模型的形式及假设

 2.3 参数的估计

 2.4 模型的检验

 2.5 回归系数的置信区间

 2.6 一元线性回归模型的运用

 2.7 案例操作

 本章小结

第3章 多元线性回归模型

 3.1 模型的形式与假设

 3.2 参数的估计

 3.3 模型的检验

 3.4 回归系数的置信区间

 3.5 预测

 3.6 案例操作

 本章小结

第4章 异方差

 4.1 异方差性

 4.2 异方差产生的原因

 4.3 异方差问题的后果

 4.4 异方差问题的检验

 4.5 异方差问题的修正

 4.6 案例操作

 本章小结

第5章 序列相关性

 5.1 序列相关问题的概念

 5.2 序列相关问题产生的原因

 5.3 序列相关问题的后果

 5.4 序列相关问题的检验

 5.5 序列相关问题的修正

 5.6 案例操作

 本章小结

第6章 多重共线性

 6.1 多重共线性的概念

 6.2 实际经济问题中的多重共线性

 6.3 多重共线性问题的后果

 6.4 多重共线性问题的检验

 6.5 多重共线性问题的解决

 6.6 案例操作

 本章小结

第7章 随机解释变量

 7.1 随机解释变量问题的概念

 7.2 实际经济问题中的随机解释变量

 7.3 随机解释变量的后果

 7.4 随机解释变量的检验(内生性)

 7.5 随机解释变量的解决

 7.6 案例操作

 本章小结

第8章 经典单方程模型的专门问题

 8.1 虚拟变量模型

 8.2 模型设定偏误问题

 8.3 系统变参数模型

 8.4 简单的非线性单方程模型

 本章小结

第9章 联立方程模型的理论与方法

 9.1 联立方程模型的提出

 9.2 有关联立方程的基本概念

 9.3 联立方程模型的分类

 9.4 联立方程模型的识别

 9.5 联立方程模型的估计

 9.6 联立方程模型若干问题的讨论

 9.7 案例分析

 本章小结

第10章 几种典型计量经济模型的应用.

 10.1 生产函数模型

 10.2 需求函数模型

 10.3 消费函数模型

 10.4 投资函数模型

 10.5 简单宏观计量经济学模型

 本章小结

第11章 时问序列趋势分析

 11.1 趋势变量模型

 11.2 移动平均方法

 11.3 季节调整

 本章小结

第12章 滞后变量模型

 12.1 滞后效应及其产生的原因

 12.2 滞后变量模型

 12.3 分布滞后模型的估计

 12.4 自回归滞后模型的构建

 12.5 自回归滞后模型的估计

 本章小结

第13章 平稳时问序列模型

 13.1 时间序列模型产生的背景

 13.2 数据的平稳性、协整性和因果性

 13.3 平稳时间序列数据AR，MA和ARMA模型

 13.4 AR，MA和ARMA模型的识别

 13.5 AR，MA和ARMA模型的参数估计

 13.6 时间序列模型的检验

 13.7 AR，MA和ARMA模型的预测

 本章小结

第14章 向量自回归模型

 14.1 VAR模型的背景及数学表达式

 14.2 VAR模型的估计

 14.3 VAR模型的诊断

 14.4 VAR模型具体案例操作及原理

 14.5 VAR脉冲响应与方差分解

 本章小结

第15章 条件异方差

 15.1 自回归条件异方差模型

 15.2 非对称的ARCH模型

 15.3 成分ARCH模型

 15.4 案例操作

 本章小结

第16章 静态面板数据模型

 16.1 面板数据模型建模的基本原理

 16.2 固定效应变截距模型

 16.3 固定效应变截距模型另外两种估计方法

 16.4 随机效应变截距模型

 16.5 变系数回归模型

 16.6 案例分析

 本章小结

第17章 动态面板数据模型

 17.1 动态面板数据模型

 17.2 面板数据的单位根检验

 17.3 面板数据的协整检验

 17.4 面板Gfanger因果检验

 17.5 案例分析

 本章小结

第18章 离散选择模型和受限因变量模型

 18.1 概述

 18.2 二元因变量模型

 18.3 排序选择模型

 18.4 受限因变量模型

 18.5 计数模型

 18.6 案例操作

 本章小结

第19章 结构方程模型

 19.1 结构方程简介

 19.2 结构方程模型的基本概念介绍

 19.3 结构方程的数学模型及含义

 19.4 案例操作

 本章小结

参考文献