威廉·H.格林（William H.Greene），1976年毕业于美国威斯康星大学麦迪逊分校，获经济学博士学位。现任美国纽约大学斯特恩商学院经济学教授、丰田汽车讲席教授。曾任教于康奈尔大学，并担任宾夕法尼亚州立大学、悉尼大学、牛津大学等学术机构的访问教授。格林教授在理论计量方法研究方面有突出的贡献，特别是在面板数据方面。此外，他在应用计量经济学方面也有出色的成果。他在国际一流学术期刊上发表论文一百多篇，其中有不少发表在国际顶级期刊上，如《美国经济评论》（American Economic Review）、《计量经济学》（Econometrica)、《经济学展望》（Journal of Economic Perspective）、《计量经济学杂志》（Journal of Econometrics）等。

第1部分 线性回归模型
第1章 计量经济学
第2章 线性回归模型
第3章 最小二乘回归
第4章 回归模型的最小二乘估计
第5章 假设检验与模型选择
第6章 函数形式、双重差分和结构变化
第7章 非线性、半参数和非参数回归模型
第8章 内生性和工具变量估计
第2部分 广义回归模型与方程组
第9章 广义回归模型与异方差性
第10章 回归方程组
第11章 面板数据模型
第3部分 估计方法
第12章 计量经济学的估计框架
第13章 最小距离估计与广义矩法
第14章 极大似然估计
第15章 基于模拟的估计、推断与随机参数模型
第16章 贝叶斯估计与推断
第4部分 横截面、面板数据与微观计量经济学
第17章 二值与离散选择模型
第18章 多项选择与事件计数
第19章 受限因变量：截尾、删失与样本选择
第5部分 时间序列与宏观计量经济学
第20章 序列相关
第21章 非平稳数据
参考文献

《计量经济分析》(第八版)是对持续发展的计量经济学领域的全面概述。本书试图展现足够多的计量经济学主题，使得学生能够从研究生入门水平进入实践或更高级的研究中。本书分为五个部分：一是对计量经济学的规范表述，从对其基本支柱——线性多元回归模型的讨论开始，再对线性最小二乘法的估计与推断等进行分析；二是对回归模型进行三项重要扩展，包括广义回归模型、回归方程组以及随机效应异质性模型；三是介绍不同的估计方法，包括极大似然估计法、蒙特卡洛分析法与模拟法等；四是探讨宏观计量经济学时间序列数据；五是分析微观计量经济学横截面数据和面板数据。
本书旨在成为计量经济学入门文献与专业文献之间的桥梁。本书是为培养社会科学家而撰写的，可作为学习一年时间计量经济学的研究生教材。