哈尔伯特·怀特（Halbert White，1951-2012）教授是世界计量经济学家之一，他成就之一是自1980年以来被全世界学者广泛引用的“White标准差”和“White检验”。 怀特教授于1972年获得普林斯顿大学学士学位，并于1976年在麻省理工学院获得博士学位。之后，他在罗切斯特大学任教，自1979年起加州大学圣地亚哥分校任教。怀特教授擅长的研究领域主要包括计量经济学、统计学、人工神经网络、预测和金融市场。到目前为止，他发表了大量高质量的文章，并编辑和撰写了很多有名的书籍，如《Asymptotic Theory for Econometricians》, 《Estimation, Inference, and Specification Analysis等。

作为一位经济学界的思想巨人，怀特教授生命不息，思考不止，一生都在为经济学研究贡献力量，就在即将离世的前一周，他还与他的合作者发表了一篇关于巧克力的消费量对体重的影响的文章，引起广泛的关注。怀特教授在他的职业生涯中赢得了无数的荣誉，还被预测为诺贝尔经济学奖的候选者。

尽管大样本理论非常重要，但即使最好的计量经济学教科书对这部分内容的讨论也相对粗略。这并非是因为教科书质量不佳，而是因为近年来渐近理论领域发展非常迅速，计量经济学家刚发现或建立了可以充分全面处理这些经济数据难点的方法。本书旨在提供比以前更全面和统一的大样本理论，并将渐近理论的基本工具直接与计量经济学家感兴趣的估计量联系起来。此外，由于经济数据有不同的生成背景 (时间序列、横截面、时间序列-横截面)，我们将专门讨论适用于不同背景下方法的相似性和差异性。本书使用一种相对统一的方式阐述我们的结论，这不仅突出了不同方法之间的相似性，还允许我们在特定的情况下建立一般化的结论。因此，除了已知的结论之外，本书还包括了一些新的结论。

第一版序言

修订版序言

参考文献 

第一章 线性模型和工具变量估计 

参考文献

第二章 一致性

2.1 极限

2.2 几乎处处收敛

2.3 依概率收敛

2.4 依 r 阶矩收敛

参考文献 

第三章 大数定律 

3.1 独立同分布观测

3.2 独立异质分布观测

3.3 非独立同分布观测

3.4 非独立异质分布观测 

3.5 鞅差序列

参考文献

第四章 渐近正态性

4.1 依分布收敛

4.2 假设检验

4.3 渐近有效性

参考文献 

第五章 中心极限定理

5.1 独立同分布观测 

5.2 独立异质分布观测

5.3 非独立同分布观测7

5.4 非独立异质分布观测 

5.5 鞅差序列 

参考文献 

第六章 渐近协方差矩阵估计

6.1 Vn 的一般结构

6.2 情形 1: {Ztεt} 不相关

6.3 情形 2: {Ztεt} 有期限相关 

6.4 情形 3: {Ztεt} 渐近不相关

参考文献 

第七章 泛函中心极限定理及应用

7.1 随机游走和维纳过程

7.2 弱收敛 

7.3 泛函中心极限定理

7.4 单位根回归

7.5 伪回归和多元泛函中心极限定理

7.6 协整和随机积分

参考文献 

第八章 进一步研究的方向 

8.1 扩展数据生成过程

8.2 非线性模型 

8.3 其他估计方法

8.4 模型误设

参考文献

习题选解

参考文献