经济计量学是一门结合经济理论与统计方法的学科，它主要研究如何运用数学模型来量化经济变量之间的关系。第2版的教材涵盖了广泛的议题：
首先，经济计量学的应用步骤从问题定义开始，通过数据收集、模型构建、估计参数以及检验假设，形成一套系统的分析流程。
经济计量模型的特点在于其对随机性因素的处理，尤其是随机扰动项e，它代表了模型中未被解释的变量影响。研究其分布性质及其产生的原因，是理解模型精准度的关键。
教材还介绍了多种概率分布，如正态分布、t分布等，这些分布在经济计量模型中扮演重要角色。
Eviews软件在经济计量学中扮演着不可或缺的角色，它提供了强大的数据处理和模型构建工具，是本学科的重要实践平台。
本章小结部分，对前面的内容进行了回顾和总结，帮助读者巩固理解。
深入学习，一元线性回归模型是入门的基础，包括回归分析的原理，回归方程的构造，以及参数的最小二乘估计方法。
最小二乘估计量的性质及其分布是理解模型有效性的重要环节，而随机扰动项方差a2的估计则关乎模型的稳健性。
最后，对一元线性回归模型进行统计检验，验证模型假设的合理性，是经济计量学实践中的重要步骤。
通过这些内容，读者能逐步掌握经济计量学的核心理论和实践技能。
经济计量学是西方资产阶级经济学中关于如何计量经济关系实际数值的分支学科。经济计量学在20世纪30年代诞生之初，研究多限于计量方法的探讨，实际计量工作还较少，且多集中于需求分析，能够算做实际宏观经济计量分析的，只有丁伯根关于美国经济周期的研究。第二次世界大战以后，美国经济学家克莱因等人不断提高丁伯根开创的宏观经济计量的规模和深度，到20世纪60年代形成一个向企业出售经济计量预测劳务的兴旺行业。