在《橫截面與面板數據的計量經濟分析(上下第2版)》這本**的計量經濟學教材中，傑弗裡·M·伍德裡奇為該領域的基礎部分提供了一個**好的解釋——使其成為計量經濟學學生的一個極好的資源——並為許多重要主題提供了一個現代處理．也使其成為研究者的一本精彩的參考書。該新版對許多近期的研究進展提供了清晰的解釋。

傑弗裡·M·伍德裡奇著的《橫截面與面板數據 的計量經濟分析(上下第2版)》這本備受贊譽的研究 生教材第二版提供了用在現代計量經濟學研究的兩類 數據結構分析的一個統一處理：橫截面數據和面板數 據。本書同時涵蓋了線性和非線性模型，包括含有動 態性和/或個體異質性的模型。除了一般估計框架（ 特別是矩方法與極大似然法）外，還詳細介紹了一些 特定的線性與非線性方法，包括probit和logit模型 、多項選擇和有序選擇模型、Tobit模型和兩部拓展 式、關於計數數據的模型、多種截取和缺失數據設計 、因果（或處理）效應估計，以及期限分析,並擴展 了控制函數和相關隨機效應方法以允許估計存在內生 性和異質性的復雜模型。 相比第一版，第二版已經被實質性地更新和修訂 。改進包括：更大的一類關於缺失數據問題的模型； 整群抽樣問題更詳細的處理，這對經驗研究而言是一 個重要主題；關於＂廣義工具變量＂(GIV)估計的展 開討論；對逆概率加權的新覆蓋；一個用於估計含有 關於干預和不同數據結構——包括面板數據，和一個 在對非線性面板數據的計量經濟學方法與在統計學及 其他領域中流行的＂廣義估計方法＂文獻之間牢固確 立的聯繫——方面假設的處理效應之更完整的框架。 對解釋特殊的計量經濟學方法可以在何時應用給予了 新的關注；目標不僅是告訴讀者什麼是起作用的，而 且還說明某些＂顯然的＂程序為何不可行。許多列入 書中的習題，無論是理論性的還是基於計算機的，都 允許讀者拓展涵蓋在書中的方法並發現新的洞見。

第Ⅰ篇 引論與背景
第1章 引論
1.1 因果關繫與其餘條件不變分析
1.2 隨機設置與漸近分析
1.2.1 數據結構
1.2.2 漸近分析
1.3 一些例子
1.4 為什麼不使用固定的解釋變量?
第2章 計量經濟學中條件期望與相關概念
2.1 條件期望在計量經濟學中的作用
2.2 條件期望的特征
2.2.1 定義與例子
2.2.2 偏效應、彈性與半彈性
2.2.3 條件期望模型的誤差形式
2.2.4 條件期望的若干性質
2.2.5 平均偏效應
2.3 線性投影
習題
附錄2A
2A.1 條件期望的性質
2A.2 條件方差與協方差的性質
2A.3 線性投影的性質
第3章 基本漸近理論
3.1 確定性序列收斂
3.2 依概率收斂與依概率有界
3.3 依分布收斂
3.4 隨機樣本的極限定理
3.5 估計量與檢驗統計量的極限特性
3.5.1 估計量的漸近性質
3.5.2 檢驗統計量的漸近性質
習題
第Ⅱ篇 線性模型
第4章 單方程線性模型與普通*小二乘法估計
4.1 單方程線性模型概述
4.2 普通*小二乘法的漸近性質
4.2.1 一致性
4.2.2 利用普通*小二乘法的漸近推斷
4.2.3 異方差性穩健的推斷
4.2.4 拉格朗日乘子（得分）檢驗
4.3 遺漏變量問題的普通*小二乘法解
4.3.1 忽略被遺漏變量的普通*小二乘法
4.3.2 代理變量——普通*小二乘法解
4.3.3 含有在不可觀測項中存在的交互作用的模型：隨機繫數模型
4.4 測量誤差下普通*小二乘法的性質
4.4.1 因變量的測量誤差
4.4.2 解釋變量的測量誤差
習題
第5章 單方程線性模型的工具變量估計
5.1 工具變量與兩階段*小二乘法
5.1.1 工具變量估計的動機
5.1.2 多重工具：兩階段*小二乘法
5.2 兩階段*小二乘法的一般處理
5.2.1 一致性
5.2.2 兩階段*小二乘法的漸近正態性
5.2.3 兩階段*小二乘法的漸近有效性
5.2.4 使用兩階段*小二乘法的假設檢驗
5.2 兩階段*小二乘法的異方差性穩健推斷
5.2.6 使用兩階段*小二乘法的潛在陷阱
5.3 遺漏變量與測量誤差問題的IV解
5.3.1 誤差項中的遺漏因素
5.3.2 利用不可觀測指示符求解
習題
第6章 附加的單方程專題
第7章 利用普通*小二乘法與廣義*小二乘法估計方程組
第8章 利用工具變量的繫統估計
第9章 聯立方程模型
**0章 基本線性不可觀測效應面板數據模型
**1章 線性不可觀測效應模型的*多專題
第Ⅲ篇非線性估計的一般方法
**2章 M估計、非線性回歸以及分位數回歸 面板數據的分位數回歸
**3章 極大似然法
**4章 廣義矩方法與*小距離估計