詹姆斯·H.斯托克——哈佛大学经济系教授
　　加州大学伯克利分校经济学博士，曾任教于加州大学伯克利分校及哈佛大学肯尼迪政府学院。研究领域为经济计量方法、宏观经济预测、货币政策等.曾发表论文90多篇，并出版若干其他专著。
　　马克·W.沃森——普林斯顿大学经济系教授
　　马克·W.沃森与詹姆斯·H.斯托克两位都是计量经济学领域中的权威，尤其以时间序列的研究最为出众。

　　《计量经济学(第2版)》属于本科层面的融理论与实践于一体的优秀教科书，也可作为研究生层次的入门教材，国外院校普遍采用此书。《计量经济学(第2版)》充分利用实证分析的现实问题与数据，通过简洁明晰的处理方式架起统计方法与经济解释之间的桥梁，明确突出计量经济学的实用方法，帮助学生全面理解计量经济学的基本内容，不仅包括回归分析、最小二乘法、异方差、序列相关、工具变量等传统内容，还涉及弱工具变量、项目评估、面板数据方法、时间序列分析等最新计量经济学的研究成果。
　　《计量经济学(第2版)》继承第一版的传统，继续采用普通的、完全可操作的、现实世界的实证分析事例说明计量经济学的方法与理论，这些“有趣”的事例包括教育经济学、住宅贷款市场的种族歧视、香烟需求与宏观经济预测等。
　　显著特色
　　新增实证分析事例
　　包括估计教育的经济收益、量化收入的性别差异、预测股票市场和模型化股票市场的波动。
　　详细说明计量经济理论
　　核心的回归分析的章节从第一版的两章增加到本版的四章。
　　增加高难度内容
　　具体包括非线性参数的回归函数、面板数据回归的聚类标准误差、弱工具变量的探测处理的详细说明、广义矩估计法的介绍等。

　　《计量经济学》(第二版)中介绍的各种推动经济计量方法发展的简单事例十分吸引学生。
　　——Elena Pesavento，艾莫雷大学
　　我喜爱讨论当前的各种政策问题和计量技术的实证分析方面的应用事例。对于讲授强调计量经济学应用课程的本人而言，斯托克和沃森的《计量经济学》(第二版)是一本适合学生与教师需求的好教材。
　　——Carolyn J.Heinrich，威斯康星大学麦迪逊分校
　　书中的“内容复习”与“习题”部分所提供的问题非常出色。这些问题的难易程度搭配合理，它们不仅能很好地联系各章的内容，还有利于培养学生考虑适当的实证分析问题与细节的能力。
　　——Charles S.Wassell.Jr. 华盛顿中央大学

　　小学教育有各种各样的目的，如培养社交能力，但对大多数家长和教育家们而言，其最重要的目的是阅读、写作和初等数学的基础学科学习。一项关于改善这些基础学习最突出的提议是缩小小学的班级规模。理由是班级的学生人数越少，则每个学生就能得到老师越多的关注，学习进度也就加快了，学生的学习效率也就提高了，成绩也就进步了。
　　但是，缩小班级规模对小学教育的影响到底有多大？缩小班级规模需要费用，如需要雇用更多的教师，如果学校可用教室早已达到饱和，那么需要新建更多的教室。决策者必须权衡成本和收益。因此决策者必须对可能的收益有精确的定量的了解。缩小班级规模对小班基础教育的有利影响有多大？是否存在这样一种可能性，即缩小班级规模实际上对初等教育并无影响？
　　虽然常识和日常经验或许告诉我们学生人数越少时学生能学到的知识会更多，但常识无法精确地告诉我们缩小班级规模究竟对初等教育有多大的影响？为了回答这个问题，我们必须研究有关班级规模和初等教育之间的经验证据，即基于数据的证据。
　　我们在本书中利用了1998年从加利福尼亚420个学区收集到的数据，来研究班级人数和基础学习之间的关系。在该数据中，小班规模的学区相比大班规模的学区而言，其学生在标准化测试中的表现往往更好些。虽然这个事实和班级规模越小成绩越好的观点相吻合，但这也许只是反映了小班学区的学生在其他方面比大班学区的学生有更多的优势。例如，小班学区的居民往往比大班学区的居民更富有，因此小班学区的学生比大班学区的学生有更多的课外学习机会。可能正是由于这种额外的学习机会而不是较小的班级规模使得他们能取得较好的成绩。在第二篇中，我们将利用多元回归分析分离出班级规模变化和其他一些因素如学生的经济状况等对学习成绩的影响。
　　1.1.2 问题2：住房贷款市场中存在种族歧视吗？
　　大多数老百姓通过抵押（即由住房价值作抵押担保的一大笔贷款）购买住房。按相关法律规定，美国的主要机构不能出于种族因素决定同意还是拒绝购房者抵押贷款申请，即如果两个申请者除了种族不同外其他方面都相同，则他们的抵押贷款申请被批准的可能性也应该相同。那么从理论上讲，在抵押贷款中不存在种族歧视。
　　与这个理论结论相反的是，波士顿联邦储备银行的研究员们发现（基于1990年初以来的数据），在申请抵押贷款时，黑人申请者中有28％的人被拒，而白人中只有9％的人被拒。这些数据是否表明事实上在抵押贷款中存在种族歧视？如果存在，这种歧视有多严重？

前方
第一篇 导论与复习
1 经济问题和数据
1.1 我们研究的经济问题
1.2 因果效应和理想化试验
1.3 数据：来源和类型
本章小结
重要术语
内容复习

2 概率论复习
2.1 随机变量和概率分布
2.2 期望值、均值和方差
2.3 二维随机变量
2.4 正态分布、卡方分布、学生t分布和F分布
2.5 随机抽样和样本均值的分布
2.6 抽样分布的大样本近似
本章小结
重要术语
内容复习
习题
附录 2.1重要概念2.3 中结论的推导

3 统计学复习
3.1 总体均值的估计
3.2 有关总体均值的假设检验
3.3 总体均值的置信区间
3.4 不同总体的均值比较
3.5 基于试验数据的因果效应的均值之差估计
3.6 样本容量较小时使用t统计量
3.7 散点图、样本协方差和样本相关系数
本章小结
重要术语
内容复习
习题
实证练习
附录 3.1美国当前人口调查
附录 3.2Y是uy的最小二乘估计量的两种证明方法
附录 3.3样本方差一致性的证明

第二篇 回归分析基础
4 一元线性回归
4.1 线性回归模型
4.2 线性回归模型的系数估计
4.3 拟合优度
4.4 最小二乘假设
4.5 OLS估计量的抽样分布
4.6 结论
本章小结
重要术语
内容复习
习题
实证练习
附录 4.1加利福尼亚测试成绩数据集
附录 4.2OLS估计量的推导
附录 4.3OLS估计量的抽样分布

5 一元线性回归：假设检验和置信区间
5.1 关于某个回归系数的假设检验
5.2 回归系数的置信区间
5.3 X为二元变量时的回归
5.4 异方差和同方差
5.5 普通最小二乘的理论基础
5.6 样本容量较小时t统计量在回归中的运用
5.7 结论
本章小结
重要术语
内容复习
习题
实证练习
附录 5.1OLS标准误差的公式
附录 5.2GausS-Markov条件和Gauss-Markov定理的证明

6 多元线性回归
6.1 遗漏变量偏差
6.2 多元回归模型
6.3 多元回归的OLS估计量
6.4 多元回归的拟合优度
6.5 多元回归的最小二乘假设
6.6 多元回归中OLS估计量的分布
6.7 多重共线性
6.8 结论
本章小结
重要术语
内容复习
习题
实证练习
附录 6.1(6.1)式的推导
附录 6.2含两个回归变量且误差同方差时OLS估计量的分布

7 多元回归中的假设检验和置信区间
7.1 单个系数的假设检验和置信区间
7.2 联合假设的检验
7.3 涉及多个系数的单个约束的检验
7.4 多个系数的置信集
7.5 多元回归的模型设定
7.6 测试成绩数据集分析
7.7 结论
本章小结
重要术语
内容复习
习题
实证练习
附录 7.1联合假设的BOnferroni检验

8 非线性回归函数
8.1 非线性回归函数的一般建模方法
8.2 一元非线性函数
8.3 自变量的交互作用
8.4 学生／教师比对测试成绩的非线性效应
8.5 结论
本章小结
重要术语
内容复习
习题
实证练习
附录 8.1参数非线性的回归函数

9 基于多元回归的评估研究
9.1 内部和外部有效性
9.2 多元回归分析的内部有效性威胁
9.3 利用回归进行预测时的内部和外部有效性
9.4 实例：测试成绩和班级规模
9.5 结论
本章小结
重要术语
内容复习
习题
实证练习
……
第三篇 回归分析的深入专题
第四篇 经济时间序列数据的回归分析
第五篇 回归分析的计量经济学理论