先修课有哪些

比起先修课，我更愿意列知识点。下面这些知识点都是你在大学里能找到资源学，并且在学习计量经济学时有用的。

你需要知道什么是线性方程组，并且知道这个东西并不是总有解的，以及为什么并不是总有解。

你需要知道矩阵及其相关概念和矩阵运算的基本规则。前者包括：秩、正定性。后者包括：矩阵加法、矩阵乘法（点乘和Kronecker乘积）、矩阵求逆、矩阵微分。

你需要知道什么是随机变量――不是所有的计量教材都会给你讲清楚它的概念。另外你需要知道什么是随机变量的概率分布。

你需要知道大数定律、中心极限定理和增量方法（delta mothod）――不是所有的计量教材都会给你讲清楚、讲明白这几个渐近理论最基本的结论，但这几个结论对于传统计量经济学非常重要。它们告诉你为什么你可以做回归，为什么你可以对回归得到的系数做统计检验。

你需要知道凸规划的概念，以及库恩-塔克条件（KKT条件）。当然，很多时候知道无约束的最优化问题怎么解就足够了。

你需要知道矩的概念以及熟悉最常用的两个矩――均值（一阶中心矩）和方差（二阶中心矩）的意义。

你需要知道什么是投影。

你需要知道，上面列出的这些概念，在一些计量经济学教材的某个章节或“数学附录”里能找到。如果你手边的教材没有相关章节或附录，你需要知道英文维基上对上面这些东西都有不错的讲解。

你需要知道，当本科高年级学生或研究生告诉你“学计量之前要学好线性代数和统计”时，他们试图说明的是“你需要掌握这些知识点来帮助你理解老师和教科书在讲什么”。

选择参考教材

你的参考教材标题里不一定得包括“计量经济学”这五个字。

为什么？因为参考教材是你在做作业或者看指定教材时，遇到不明白的概念、看不懂的推导、有歧义的论述时，一本拿来查阅的书。同时，它也可以是你希望把知识串联起来，总结它们之间的逻辑联系时，在指定教材之外你可以翻看乃至精读的书。

举个栗子，假设有个没学过经济学的学生――噢嘿――在阅读教材《公共经济学》时，发现作者用了一个叫“弹性”的概念。噢嘿百撕不得其解，又去图书馆找来另一本《公共经济学》，发现作者依然在用这个叫“弹性”的概念，但作者还是没有解释它是什么。勤勉的噢嘿又去找来第三本《公共经济学》、第四本，第五本……终于噢嘿放弃治疗了，在上天台前遇到了你，他向你抱怨道：“我的老伙计，我要疯了。什么是【敏感词】‘弹性’，为什么我不能理解‘弹性’。”

你对他说：“Yes we can”。然后掏出等会要借给学妹的《微观经济学》，递给他：“翻翻这本书，如果你还是不明白‘弹性’是什么，我就用靴子狠狠地踢你的屁股。”

你从天台上拯救了噢嘿，用同样的逻辑也能节省你自己的时间。在选择标题里不带“计量经济学”中的参考教材时，分析自己的弱项。如果你概率论/统计学学得不错，但代数不熟悉，那么经济学中的数学 (豆瓣)这本书可能是你需要的。

上面这本书的缺点是没有讲渐近理论和随机变量的分布。这部分内容如果你的指定教材里有而且能看懂，可以不用专门找参考书看。若否，则随便找一本你能看懂的《概率论与数理统计》。叫这个标题的书有很多，国内各个大学出的都有，它们的共同特点是写得不太好。而我也不知道它们中的哪一本是你能看懂的，所以到学校或外面的书店多翻几本，找一本你看起来舒服的就好。

我还用过几本不错的渐近理论。不过这几本书对于本科生而言可能太耗时。但对于学术型硕士生和博士生来说，都是值得查阅的书。它们是

Asymptotic Theory for Econometricians (豆瓣)

Stochastic Limit Theory (豆瓣)

Asymptotic Statistics (豆瓣)

前两本书是搞计量的人写的，后一本书是搞统计的人写的。可读性来说，最后一本最高，讲东西深入浅出。第一本次之，但它胜在短平快，讲的内容是三本之中最浅的。第二本可读性最差，但对学习计量来说，内容很全。

如果你对渐近理论背后的基础，或者说概率论感兴趣并希望找本书看，经济系研究生院里流行的是这本。数学系流不流行这本书我不太清楚，不过他们比我们聪明呀，所以他们喜欢的书我们不一定看得懂。

概率论教程 (豆瓣)

讲完了这些外挂，是时候讲讲标题里带《计量经济学》的书了。这些书的好处是能帮你对冲风险――你的指定教材不是上帝写的，总可能有写得不好的地方，或者是写得不能令你理解的地方。这时候，如果有另一本教材能用稍微不同的方式去讲，可能就能帮助你理解。下面简单说说几本我用过的教材，知道它们是由于我的老师和同学的推荐。它们都可以轻易找到，重要的不是把它们都存在电脑里，而是根据自己的情况建立一个查阅顺序的习惯。

计量经济分析 (豆瓣)

在国内最富盛名的计量经济学教材，俗称“格林”。格林的好处是全、讲得清楚。常常被认为是“如果只备一本计量书，就备它”的佳作。很多人认为它讲得不够清楚，对此我的观点是：并不是所有东西都真的需要学清楚。如果你给计量分配的学习时间不足以去精读后面提到的伍德里奇，那么把这本书的相关章节大概看明白是个很好的选择。在大学里，尤其是研究生院里，不计成本地去学习某一部分知识有时是一种愚勇。

计量经济学 (豆瓣)

俗称“林文夫”或“Hayashi”。这本书的体例和大部分计量教材不一样，更适合学习过数理统计而且学的不错的人直接上手。

Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (豆瓣)

俗称“大伍德里奇”。这本书是另一本“高大全”型的教材，也是我个人认为最适合博士生精读的教材。但反过来，如果你不是博士生或者不准备搞经济学研究，那么这本书对你的时间可能占用太大，不建议优先参考。

Econometric Theory and Methods (豆瓣)

俗称“麦金农”或“MD”。这本书非常适合已保研/直博/申请到国外博士的本科生阅读。它讲得比大伍德里奇浅，但是体例安排得非常舒服。值得一提的是，写这本书的并不是已故诺贝尔奖获得者罗纳德-麦金农，而是加拿大女皇大学的教授詹姆斯-麦金农。James G. MacKinnon 。但由于罗纳德太著名，大家在称呼这本书时往往忽略掉另一个作者，麦吉尔大学的戴维森Russell Davidson，也是一件趣事。

Introductory Econometrics (豆瓣)

俗称“小伍德里奇”，很多学校的本科计量经济学教材。这本书的好处是，如果你没学过计量，又会被“研究生计量”“高级计量”之类的名号吓到，那么看它会比较轻松。但是我个人认为这类全篇使用求和符号的计量教材，其实还不如使用矩阵符号的研究生教材好懂，因为前者实在是太麻烦，太不直观了。

一个必须知道的事实是，以上列的这些书，都有可能被教师选为参考教材，但没有任何一本会在一学期的课程内讲完，哪怕半本也讲不完。那么没讲的章节有什么用？有这么几种情况：计量经济学课程不止一学期、计量经济学课程只有一学期，但写论文时导师告诉你要用一个你在课上没学过的方法、计量经济学课程只有一学期而且后面的东西你真没发现哪能用。

第一种情况下，第二学期以后的课程可能会讲后半部分。第二种情况下，你可以先看看自己手头的书后面相关的章节，如果看不懂再自己找相关的学习资源看，或者请教老师以及你认识的硕士、博士。第三种情况下，恭喜你终于可以逃离计量的魔爪啦～然后你依然可以看（zhao）着（zui）玩（shou）不是.

完成作业

你以为我要像前面两部分一样写一堆吗？我偏不。解释就六个字：善用英文维基。

结束语

学习计量经济学对于不由兴趣驱动的人来说，不是件容易的事。但它又是门不错的生意――你投入一分努力，就得到一份回报。你在有效的学习资料――教材、作业、维基――上投入了足够多的精力，就能建立一定水平的理解。即使你最后没有走上学术道路，学好计量经济学也能帮助你写出实在的分析。它能提高我经济学研究水平的下限，同样也能提高你的。

再多的饼我就不画了。至于计量经济学课程会讲什么，还是请你的老师为你一一托出吧。

（知乎 金超）