本书是一本颇具特色的计量经济学教材，侧重于计量经济学理论的介绍，连通了线性代数、概率论、统计学等与计量经济学，并且也涉及了最新的机器学习等话题，而且结合R、Python、Julia等编程软件，内容安排比较清晰，数学处理严谨，覆盖了理论计量和计量方法的核心内容，提供了丰富的带有答案的练习题，能够帮助读者形成逻辑一致的计量经济学体系，适合作为经济学类高年级本科生、硕博研究生的计量经济学、统计学基础等课程的教材或参考书。英文版由谷歌首席经济学家范里安等推荐。

约翰·斯塔胡斯基（John Stachurski），澳大利亚国立大学经济学教授，主要研究领域为计量经济理论、计算经济学、动态编程等，曾在Econometrica、Journal of Economic Theory、 Econometric Theory、Journal of Business and Economic Statistics、Journal of Mathematical Economics等期刊发表论文。

目录 第1章 引论 第2章 向量空间 第3章 线性代数和矩阵 第4章 概率论基础 第5章 相依性建模 第6章 渐近性 第7章 概率论深入专题 第8章 估计量 第9章 估计量的性质 第10章 置信区间和检验 第11章 回归 第12章 普通最小二乘法 第13章 大样本与相依性 第14章 正则化 第15章 附录