《高級計量經濟學及Stata應用（第二版）》較多地借鑒了現代計量經濟學的最新發展，內容全面，除了介紹傳統的橫截面數據外，對面板數據（含長面板、動態面板、非線性面板）、時間序列（含VAR、單位根、協整）、自然實驗、重復截面數據、GMM、自助法、蒙特卡羅法、分位數回歸、門限回歸、非參數估計、處理效應、空間計量、久期分析、貝葉斯估計等均做了較深入的分析。《高級計量經濟學及Stata應用（第二版）》力圖以生動的語言、較多的插圖與經濟意義來直觀地解釋計量方法，而又不失數學的嚴謹性。同時，結合目前歐美最為流行的Stata計量軟件，及時地介紹相應的Stata命令與實例，為讀者提供“一站式”服務。
《高級計量經濟學及Stata應用（第二版）》適合普通高等學校經濟學、管理學類或社科類碩士生、博士生與研究人員使用。為便于讀者學習高級計量經濟學，本書在內容安排上，假設讀者已經學過微積分、線性代數與概率統計，但不要求學過本科階段的計量經濟學（學過更好）。
陳強，男，1971年出生，山東大學經濟學院教授，泰岳經濟研究中心副主任（主持工作）。分別于1992年、1995年獲北京大學經濟學學士、碩士學位，后留校任教。2007年獲美國Northern Illinois University數學碩士與經濟學博士學位。主要研究領域為發展經濟學、計量經濟學、經濟史與制度經濟學。已獨立發表論文于Economica，Journal of Comparative Economics，《經濟學（季刊）》、《世界經濟》等國內外期刊。曾獲中國數量經濟學年會、中國制度經濟學年會優秀論文獎、山東省高等學校優秀科研成果論文一等獎。現為美國經濟學會、英國皇家經濟學會會員，Applied Economics，《經濟學（季刊）》與《產業經濟評論》的匿名審稿人。2010年入選教育部新世紀優秀人才支持計劃。
第1章 緒論
1.1 什么是計量經濟學
1.2 經濟數據的特點與類型
第2章 概率統計回顧
2.1 概率與條件概率
2.2 分布與條件分布
2.3 隨機變量的數字特征
2.4 迭代期望定律
2.5 隨機變量無關的三個層次概念
2.6 常用連續型統計分布
2.7 統計推斷的思想
習題
附錄
第3章 小樣本OLS
3.1 古典線性回歸模型的假定
3.2 0LS的代數推導
3.3 0LS的幾何解釋
3.4 擬合優度
3.5 0LS的小樣本性質
3.6 對單個系數的t檢驗
3.7 對線性假設的F檢驗
3.8 F統計量的似然比原理表達式
3.9 分塊回歸與偏回歸（選讀）
3.10 預測
習題
附錄
第4章 Stata簡介
4.1 為什么使用Stata
4.2 Stata的窗口
4.3 Stata操作實例
4.4 Stata命令庫的更新
4.5 進一步學習Stata的資源
習題
第5章 大樣本OLS
5.1 為何需要大樣本理論
5.2 隨機收斂
5.3 大數定律與中心極限定理
5.4 統計量的大樣本性質
5.5 漸近分布的推導
5.6 隨機過程的性質
5.7 大樣本OLS的假定
5.8 OLS的大樣本性質
5.9 線性假設的大樣本檢驗
5.10 大樣本OLS的Stata命令及實例
習題
附錄
第6章 最大似然估計法
6.1 最大似然估計法的定義
6.2 線性回歸模型的最大似然估計
6.3 最大似然估計的數值解
6.4 信息矩陣與無偏估計的最小方差
6.5 最大似然法的大樣本性質
6.6 最大似然估計量的漸近協方差矩陣
6.7 三類漸近等價的統計檢驗
6.8 準最大似然估計法
6.9 對正態分布假設的檢驗
6.10 最大似然估計法的Stata命令及實例
習題
附錄
第7章 異方差與GLS
7.1 異方差的后果
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
附錄
第8章 自相關
8.1 自相關的后果
……
第9章 模型設定與數據問題
第10章 工具變量．2SLS與GMM
第11章 二值選擇模型
第12章 多值選擇模型
第13章 排序與計數模型
第14章 受限被解釋變量
第15章 短面板
第16章 長面板與動態面板
第17章 非線性面板
第18章 隨機實驗與自然實驗
第19章 蒙特卡羅法與自助法
第20章 平穩時間序列
第21章 單位根與協整
第22章 自回歸條件異方差模型
第23章 似不相關回歸
第24章 聯立方程模型
第25章 非線性回歸與門限回歸
第26章 分位數回歸
第27章 非參數與半參數估計
第28章 處理效應
第29章 空間計量經濟學
第30章 久期分析
第31章 貝葉斯估計簡介
第32章 如何做規范的實證研究
附錄：常用數據來源
參考書目
數學符號
英文縮寫
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