杰弗里·M.伍德里奇著的《计量经济学导论(现代观点第6版)/经济科学译丛》是一本经典的初级计量经济学教材，语言通俗易懂，目辅以恰到好处的案例指导学生学习和运用计量方法。本书与大多数其他同类教材最显着的区别是，它的篇章结构是根据分析教据的类型进行划分的：第一篇是横截面数据的回归分析；第二篇是时间序列数据的回归分析；第三篇则介绍了一些更深入的专题。本书的主要特点是：
（1）不需要具备高深的数学知识，学生只要掌握大学所学的线性代数和概率统计基础知识即可。
（2）强调计量经济学在实际问题中的应用。
（3）含有大最例题和练习题。章末习题和计算机练习多着重于经验研究而非复杂的推导。
（4）课程安排比较灵活。教师可以根据教学需要合理挑选章节进行讲授，而不会影响教学的连续性。
本书既适合作为各高等院校经济管理类专业本科生的计量经济学教材，还可供经济管理类教师及科研人员作为参考书使用。

第1章 计量经济学的性质与经济数据
1.1 什么是计量经济学
1.2 经验经济分析的步骤
1.3 经济数据的结构
1.4 计量经济分析中的因果关系和其他条件不变的概念
第一篇 横截面数据的回归分析
第2章 简单回归模型
2.1 简单回归模型的定义
2.2 普通最小二乘法的推导
2.3 OLS对任一样本数据的性质
2.4 度量单位和函数形式
2.5 OLS估计量的期望值和方差
2.6 过原点回归及对常数回归
第3章 多元回归分析：估计
3.1 使用多元回归的动因
3.2 普通最小二乘法的操作和解释
3.3 OLS估计量的期望值
3.4 OLS估计量的方差
3.5 OLS的有效性：高斯一马尔科夫定理
3.6 对多元回归分析语言的一些说明
第4章 多元回归分析：推断
4.1 OLS估计量的抽样分布
4.2 检验对单个总体参数的假设：芒检验
4.3 置信区间
4.4 检验关于参数的一个线性组合假设
4.5 对多个线性约束的检验：F检验
4.6 报告回归结果
第5章 多元回归分析：OLS的渐近性
5.1 一致性
5.2 渐近正态和大样本推断
5.3 OLS的渐近有效性
第6章 多元回归分析：深入专题
6.1 数据的测度单位对OLS统计量的影响
6.2 对函数形式的进一步讨论
6.3 拟合优度和回归元选择的进一步探讨
6.4 预测和残差分析
第7章 含有定性信息的多元回归分析：二值（或虚拟）变量
7.1 对定性信息的描述
7.2 只有一个虚拟自变量
7.3 使用多类别虚拟变量
7.4 涉及虚拟变量的交互作用
7.5 二值因变量：线性概率模型
7.6 对政策分析和项目评价的进一步讨论
7.7 离散因变量的回归结果解释
第8章 异方差性
8.1 异方差性对OLS所造成的影响
8.2 OLS估计后的异方差一稳健推断
8.3 对异方差性的检验
8.4 加权最小二乘估计
8.5 再议线性概率模型
第9章 模型设定和数据问题的深入探讨
9.1 函数形式误设
9.2 对无法观测解释变量使用代理变量
9.3 随机斜率模型
9.4 有测量误差时OLS的性质
9.5 数据缺失、非随机样本和异常观测
9.6 最小绝对离差估计
第二篇 时间序列数据的回归分析
第10章 时间序列数据的基本回归分析
10.1 时间序列数据的性质
10.2 时间序列回归模型的例子
10.3 经典假设下OLS的有限样本性质
10.4 函数形式、虚拟变量和指数
10.5 趋势和季节性
第11章 OLS用于时间序列数据的其他问题
11.1 平稳和弱相关时间序列
11.2 OLS的渐近性质
11.3 回归分析中使用高度持续性时间序列
11.4 动态完备模型和无序列相关
11.5 时间序列模型的同方差假定
第12章 时间序列回归中序列相关和异方差性
12.1 含序列相关误差时OLS的性质
12.2 序列相关的检验
12.3 回归元严格外生时序列相关的修正
12.4 差分和序列相关
12.5 在OLS后的序列相关一稳健推断
12.6 时间序列回归中的异方差性
第三篇 高级专题
第13章 跨时横截面的混合：简单面板数据方法
13.1 跨时独立横截面的混合
13.2 利用混合横截面做政策分析
13.3 两时期面板数据分析
13.4 用两期面板数据做政策分析
13.5 多于两期的差分法
第14章 高级面板数据方法
14.1 固定效应估计法
14.2 随机效应模型
14.3 相关随机效应方法
14.4 把面板数据方法用于其他的数据结构
第15章 工具变量估计与两阶段最小二乘法
15.1 动机：简单回归模型中的遗漏变量
15.2 多元回归模型的IV估计
15.3 两阶段最小二乘
15.4 变量误差问题的IV解决方法
15.5 内生性检验与过度识别约束检验
15.6 异方差条件下的2SLS
15.7 2SLS应用于时间序列方程
15.8 2SLS应用于混合横截面和面板数据
第16章 联立方程模型
16.1 联立方程模型的性质
16.2 OLS中的联立性偏误
16.3 结构方程的识别和估计
16.4 多于两个方程的系统
16.5 利用时间序列的联立方程模型
16.6 利用面板数据的联立方程模型
第17章 限值因变量模型和样本选择纠正
17.1 二值响应的对数单位和概率单位模型
17.2 用于角点解响应的托宾模型
17.3 泊松回归模型
17.4 截取和断尾回归模型
17.5 样本选择纠正
第18章 时间序列高级专题
18.1 无限分布滞后模型
18.2 单位根检验
18.3 伪回归
18.4 协整和误差修正模型
18.5 预测
第19章 完成一个实证项目
19.1 问题的提出
19.2 文献回顾
19.3 数据的收集
19.4 计量经济分析
19.5 实证论文的写作
第四篇 附录
附录A 基本数学工具
附录B 概率论基础
附录C