제4판에서는 머신러닝과 예측에 대한 장(19장)을 추가하였다. 인과관계 분석을 주요 대상으로 하는 계량경제학에서 머신러닝에 대한 관심은 상대적으로 제한되는 것이 사실이나, 최근 급격히 증대하는 관심을 반영하여 이번 개정판에서 포함시키기로 하였다. 19장을 추가하면서 분량이 너무 늘지 않도록 불필요하다고 생각되는 부분들을 제외시켰고 아직은 지울 수 없지만 독자들의 주의를 너무 끌기도 바라지 않는 부분들은 후주(Endnotes)로 따로 정리하였다. 여타 내용에서는 실제 응용연구에서 주의해야 할 내용들을 중심으로 보완하였다. 또한 오해를 야기할 수 있는 내용들을 명료하게 하고 지나치게 미묘하게 서술된 부분들은 과감하게 단순화시키려고 노력하였다.

서울대학교 경제학과 학사, 석사미시간주립대학교 경제학과 박사(계량경제학 전공)뉴질랜드 빅토리아대학교 경제학과 교수 역임뉴질랜드 오클랜드대학교 경제학과 교수 역임현 고려대학교 경제학과 교수이다.

1장 준비 1

1부 단순회귀 20
2장 단순 선형회귀 모형과 그 해석 21
3장 단순회귀 모형의 추정 39
4장 추정값과 참값의 관계 95
5장 통계적 검정의 기초 135
6장 최소제곱을 이용한 가설검정 149
7장 표본크기가 클 때 179

2부 다중회귀 198
8장 다중회귀 모형과 그 추정 199
9장 다중회귀 추정량의 성질 226
10장 다중회귀 모형에서 가설검정 249
11장 다중회귀 관련 추가 주제 274

3부 가정의 현실화 322
12장 정규분포의 문제 323
13장 이분산 334
14장 오차의 자기상관 356

4부 내생적인 설명변수 368
15장 확률적인 설명변수 369
16장 도구변수 추정 388

5부 특수주제들 425
17장 이항반응모형 426
18장 검열된 자료와 표본선택 480
19장 머신러닝과 예측 503

부록 520
부록 A 연습문제 답 521
부록 B 수학 529
부록 C R 명령 요약 542
부록 D 통계표 545
참고문헌 556
찾아보기 561