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第一讲，OLS及其标准误。
着重介绍小样本与大样本OLS，以及相应的普通标准误、异方差稳健标准误、异方差自相关稳健标准误、聚类稳健标准误、自助标准误（bootstrap standard errors）。深切理解OLS的原理与适用条件，是一切计量原理的基础。
第二讲，Stata快速入门。
及时地介绍Stata知识，以OLS在Stata的实现作为入门，体会Stata的简单与强大。
第三讲，工具变量法。
由于双向因果、遗漏变量、度量误差的普遍存在，内生性是实证研究的常见难题，而工具变量法是解决内生性的利器，包括2SLS、GMM、控制函数法（Control Function）。
第四讲，二值选择模型。
被解释变量为虚拟变量的二值选择模型有着广泛的应用。包括Probit，Logit，包含内生变量的ivprobit等。
第五讲，静态面板。
面板数据由于能控制个体异质性（heterogeneity），缓解遗漏变量偏差，在实践中越来越重要。静态面板是最常见的面板，包括固定效应、随机效应、时间效应、双向固定效应等。
第六讲，动态面板。
经济现象常具有某种惯性或部分调整，即被解释变量的滞后值出现在方程右边。动态面板也因为可自带工具变量而应用广泛。包括面板工具变量法（Panel IV）、差分GMM、水平GMM与系统GMM等。
第七讲，门限回归。
发展中国家与发达国家的经济规律可能不同，而门限回归（Threshold Regression）提供了对此类现象进行严格统计推断的方法，包括横截面与面板模型的门限回归。
第八讲，非参数与半参数估计。
非参与半参方法（Nonparametric and Semiparametric Estimations）由于其稳健性而日益进入标准的计量工具箱，包括核密度估计、非参数回归与半参数回归等。
第九讲，随机实验、自然实验与双重差分法。
实验方法因其可信度而日益兴起，包括随机实验、第一类与第二类自然实验。双重差分法（Difference-in-Differences）利用面板数据的优势，可克服部分内生性，是研究政策或项目处理效应（treatment effects）的主要工具。包括双重差分法、平行趋势假设、三重差分法等。
第十讲，倾向得分匹配（PSM）与异质性工具变量法（LATE）。
基于反事实的框架，根据个体进入处理组的概率（即倾向得分）寻找最佳替身进行匹配估计，这是研究处理效应的一种深邃思想与方法。包括倾向得分匹配（Propensity Score Matching）、双重差分倾向得分匹配等。基于反事实框架的异质性工具变量法（LATE）。
第十一讲，控制变量与因果图。
核心变量与控制变量的本质区别。选择合适的控制变量是计量分析的重要步骤，而因果图方法（Causal Directed Acyclic Graph）提供了一个清晰的思考框架。
第十二讲，断点回归（Regression Discontinuity Design）与拐点回归（Regression Kink Design）。
由于在断点附近存在局部随机分组，故断点回归的效力接近于随机实验，日益为研究者所青睐。包括精确断点回归、模糊断点回归、精确拐点回归与模糊拐点回归。
第十三讲，大数据与机器学习。
大数据与高维回归等机器学习（Machine Learning）方法正迅速成为经济学家的常用工具。本讲介绍Lasso、Ridge Regression、Elastic Net、Post Lasso、Post Double Lasso、主成分分析、因子分析等机器学习方法。
第十四讲，合成控制法（Synthetic Control Method）。
在评价某处理地区的政策效应时，将控制地区进行最优的线性组合，以构造合成控制地区进行对比，这是估计处理效应的新兴强大方法。包括合成控制法的统计推断与稳健性检验等。
第十五讲，回归控制法（Regression Control Method）。
与合成控制法类似，但使用回归法来构造合成控制地区（Hsiao et al., 2012），比合成控制法更为简单易行。
第十六讲，交互固定效应。
交互固定效应（interactive fixed effects）为目前面板数据最活跃的研究前沿，它将传统的双向固定效应进一步推广，充分考虑到现实经济常存在多维冲击（shocks或factors），而不同个体对这些冲击的反应力度不同（factor loading）。
第十七讲，分位数回归。
线性回归只是研究在给定X的情况下，Y的条件期望E(Y|X)；而分位数回归则可研究在给定X的情况下，Y的整个条件分布Y|X，从而揭示更多信息。
第十八讲，空间计量经济学。
传统计量经济学通常忽略横截面单位的空间分布与相互影响，而空间计量经济学（Spatial Econometrics）则是考察