在笔者为本科生和硕博士研究生讲授计量经济学、中级计量经济学以及高级计量经济学的过程中，经常纠结于教学材料的选取，现代计量经济学着重于因果推断的实用方向，而学生则更需要知道的是因果推断到底会面临哪些困难，有哪些现代计量方法可以解决这些问题，而估计量的渐近性质是如何推导出来的，这可能是已有书本并不注重应用，而使学生不感兴趣的问题。本书通过教学材料和内容的调整，使学生能够更好更多地掌握各种应用方法和应用场景，学有所获。 本书既不同于市面上众多着重于严格统计推断和数学证明的教科书，又区别于不少专注于教授统计和计量软件使用的教科书。本书对因果推断的计量模型和方法、统计推断以及案例分析和代码等多个方面的内容进行了权衡，在比较广泛的介绍现代因果推断的计量方法基础上在重要章节都给出了案例分析，其中不乏已在权威英文期刊中发表的研究案例，并在案例介绍的同时给出了相关代码，使得阅读本书的学生在学习计量方法的同时又能通过案例应用与计量方法加深对知识点的理解。

第1章 导言
1.1 因果推断
1.2 两个例子
1.3 经济数据
1.4 实证分析中的问题
第2章 简单回归模型
2.1 模型表述与参数估计
2.2 测量单位与非线性
2.3 经典假设与OLS统计性质
2.4 随机实验与简单回归
2.5 简单回归模型应用案例
第3章 多元回归模型
3.1 多元回归模型基础
3.2 内生性
3.3 经典假设与高斯马尔科夫定理
3.4 函数形式与交互效应
3.5 有向无环图与控制变量
3.6 影响机制分析
3.7 多元回归模型应用案例
第4章 多元回归统计推断
4.1 正态分布假定
4.2 假定检验原理
4.3 显著性水平和p值
4.4 多重联合检验
4.5 统计推断应用案例
第5章 大样本性质
5.1 参数估计一致性
5.2 渐近分布
5.3 统计推断
第6章 虚拟变量
6.1 虚拟变量基础
6.2 多类别虚拟变量
6.3 虚拟变量交互效应
6.4 线性概率模型及自选择问题
6.5 线性概率模型应用案例
第7章 异方差和自相关
7.1 异方差与统计推断
7.2 异方差检验
7.3 异方差下的参数估计
7.4 自相关
7.5 聚类标准误
第8章 面板数据模型
8.1 多期面板数据模型
8.2 固定效应模型
8.3 随机效应模型
8.4 相关随机效应模型
8.5 动态面板模型
8.6 面板数据模型应用案例
8.7 面板门槛模型
8.8 面板平滑转换回归模型
第9章 工具变量
9.1 工具变量IV与2SLS
9.2 渐近性质与IV举例
9.3 不合格工具与OLS
9.4 工具变量估计的假设检验
9.5 工具变量方法应用案例
第10章 受限因变量
10.1 Logit模型与Probit模型
10.2 Tobit模型
10.3 泊松回归模型
10.4 删失与截断回归模型
10.5 样本选择矫正
第11章 双重差分
11.1 单重差分模型
11.2 双重差分模型
11.3 双重差分模型应用案例
第12章 匹配方法
12.1 样本匹配与平衡
12.2 精确匹配
12.3 近邻、卡尺及半径匹配
12.4 核匹配
12.5 倾向得分匹配
12.6 匹配后均衡检验：标准化偏差
12.7 计算处理效应
12.8 粗化精确匹配
12.9 PSM-DID模型
12.10 匹配方法应用案例
第13章 断点回归
13.1 断点与因果识别
13.2 明确断点回归模型
13.3 模糊断点回归模型
13.4 断点回归识别检验
13.5 断点回归方法应用案例
第14章 合成控制
14.1 合成控制方法（SCM）
14.2 合成控制方法应用案例：加利福尼亚州控烟法有效吗？
14.3 合成控制方法总结
第15章 回归控制
15.1 回归控制方法
15.2 回归控制组的选择
15.3 回归控制方法应用案例：CEPA对中国香港经济的影响
第16章 结构向量自回归
16.1 SVAR模型的基本理论
16.2 结构冲击识别
16.3 短期约束
16.4 长期约束
16.5 符号约束
16.6 外部工具变量识别
16.7 符号及外部工具变量识别
16.8 最大化预测方差分解识别
16.9 动态分析
16.10 结构向量自回归方法应用案例
主要参考文献