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雷达卡
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首先声明我的观点，计量是工具也是理论，它不是普通计算机软件，不懂背后的道理也可以用，我个人强烈反对不掌握扎实的理论就去“应用”计量经济学，那绝对 是强奸数据。
本人学习经历：读过大多数国际流行的各种“级别”的计量教科书（除了HAYASHI那本，没借到），熟悉SAS，做过 大量计算机练习，“蹂躏”过不少中国的数据，现在读paper，参考手册。
开始篇（不是入门，那是很往后的事情了）
个人认为只有wooldridge那本书是值得反复读的（是那个初级本，国内译本也很好），古扎拉弟就算了，很多理论上的原因大家学到后来就明白了。古的书 我读了两遍，现在早就扔了。但现在依然常常翻阅WOO.对于开始的人，woo书上的海量例子太宝贵了，而且绝大多数取材于著名论文，值得仔细品味。
学习方法：用随便那个软件（我用SAS）把书中的例子几乎全部做一遍，知道你用的软件所报告的结果中那些重要的东西是怎么来的（不用知道的太精确），该怎么 解释。―――书上后来那几章不懂也没关系。
数学要求：基础数理统计学（就是一般初级书上附录那些内容），不用懂大样本理论，知道有 一致性这个概念就行了，并且记住它是计量经济学中几乎唯一重要的评价统计量的标准。什么无偏啊有效啊都几乎是空中楼阁，达不到的标准。
忠告：1、别管 R- square，几乎不用管多重共线性，知道异方差和自相关的概念就行了，知道大概怎么诊断，至于纠正嘛，不用太在意。不过对于GLS还是要有个认识。
2、 对于简单二元模型中OLS相关的重要推导全部背下来，不多，但很重要。
3、这个阶段不要陷入公式推导。
4、 如果你是初学者，不要指望把woo的书处处看懂，差不多就行了。
5、可以拿中国的数据“蹂躏”一下。
入门篇
数学要求：矩阵，大样本理论 稍微再难一点的统计学
矩阵书很多，GREEN附录也可以（推荐 Dhrymes --mathematics for econometrics,这本书对大多数人来说需要看的也就大概三四十页吧）。大样本理论有难度，需要做比较严肃的准备，有比较好的概率背景的 同学大概也需要时间来适应其中繁琐的推导，white---asympotic theory for econometricians前三四章是值得花时间的。数理统计学教材多如牛毛，不说了，大致GREEN附录的那些内容是要了解的（尤其 MLE）。
教材：买一本GREEN的书放着，看完附录就算了，可以以后时不时的查阅其中其他内容。读过这本书的同学我相信会有很 多人认为它是不值得通读的，没有重点，全面铺开，很恶心的做法。而且这本书例子不多，实际上我认为思想也很肤浅，没有着重捕捉回归的思想，计量模型中的因 果含义等等。
建议：读Golderberg（怀疑又拼错了）吧，个人认为和GREEN功力的差距是本质的，又短又好的一本书，某 些地方值得反复读啊读。起码他会真正告诉你OLS假设的含义，呵呵。
基本读完这本书之后，对计量差不多就有个认识了，可以真正开 始深入学习了，wooldridge（2001）和hamilton的很多章节是必读的。学到这个阶段的朋友就不需要我多罗嗦了。估计手册和必读的精彩论 文都已经有所认识了。
忠告：1、要时不时的作个图看看，不看图（尤其是时间序列）是疯子的做法。ARMA模型要玩熟，要不然总有一 天你得回来重新再学，嘿嘿。
2、学好OLS的相关内容实在是太重要了，不要见了更高深的方法就以为OLS没 用了，多学几遍OLS吧。基本的矩阵推导要烂熟烂熟烂熟！大样本的结论坚持都推一遍。
3、可以尝试着用计量 了，记住如果你只有二三十个样本点，最好不要计量。如果你有50个左右，解释变量别超过三个。
学得挺闷 吧，JEP 2001 FALL整整一本讲计量应用的，全是顶尖大牛，每人讲一个方法，要求文章中公式不超过三个，巨精彩。什么非参半参，GMM（wooldridge），IV(angrist@kruger), VAR, GARCH(granger),等等等等。唉，太精彩了。去看看爽一下吧。
若数学水平较高，有意进一步玩弄经济学之数学智力游戏，则可参读以下数学工具：中国大学本科考研究生之数学三（高数、线性代数、概率论与数理统计）为必修之基础课，其他之数学工具则包括拓扑学初步（凸集、 凹集、微分方程稳定性）、线性规划（代数理论 、几何理论、对偶理论）、非线性规划 （不等式约束规划）、变分法（欧拉方程、泛函函数、收敛问题、可变端点、横截条件、勒让得必要条件、相图分析）、最优控制理论（最大值原理、汉密尔顿函数）、连续时间优化规划、离散时间优化规划（不动点性质、值函数）、时间序列分析、非 线性混沌系统、随机变量等等。相关参考书目如下：
1、《经济学中的数学》（入门水平）
2、蒋中一《数理经济学基础》（基础水平）
3、《动态优化基础》（进阶水平）
4、高山成（takayama）《经济学中的优化方法》（推荐阅读）
5、龚六堂《经济学中的优化方法》（推荐阅读）
6、《经济学中的动态递归方法》（推荐阅读）
7、〈数理经济学手册〉人大版（重点阅读）我最喜欢的一本计量书：约翰斯顿，迪纳尔多的《计量经济学方法》，中国经济出版社，此书在70年代的引用率仅次于马克思的《资本论》，世界排名第 二。里面能够找到一些很实用但在普通的计量书上不易找到的东西，如密计集算方法选讲中的bootstrap 方法，此外，此数关于LM,LR,Wald检验的讨论，更是经典。 不过此书是中级向高级过渡的级别，矩阵用得较多。
我入门看的是李子奈 的，同时看的古扎拉蒂的。我用了三个星期看了李子奈的计量，然后接着看古扎拉蒂的，感觉此二本书互相配合，非常好，推荐作为入门的首选。
伍德里奇的现代观点，入门看不太适合，主要原因是它内容太多，例子太多，入门一下子反而不容易抓住主线，还不如李子奈的来得快，让你短短一个月内略览计量的 概貌。而且，伍德的讲述方法是现代手法，即一开始就不假定解释变量的非随机性质，这样是很有好处的，但对于入门而言，我觉得还是选把经典的假设学完，有了 个大体框架之后，再去学伍德里奇的那一套，有个比较，才能很好地领会现代计量的方法相对于古典而言的妙入。所以，建议看完李子奈和古扎拉蒂的之后，再看伍 德里奇的现代观点。
然后，中级进阶，首选当然是一开始说的约翰斯顿，迪纳尔多的《计量经济学方法》了，此书思路之清晰，言简意赅，内容丰 富，真让人爱不释手也。
接着进入高级，我看的是格林（Greene）的计量经济分析，four edition，影印版，清华大学出版社，看前面的贴子说人大出版社出了第五版的中译本，还没见过。此书被称为计量经计学的Bible，当然是名不虚传， 内容很多。我觉得这本书矩阵用得比约翰斯顿的进了一个台阶，如果矩阵不过关，是肯定无法真正了解的。所以，读这本书需要毅力。还需要补充矩阵的知识，我的 经验是，熟能生巧，如D. Lay所说的，要象学外语一样来每天都学习线性代数，达到这种境界，自然水到渠成。现在我也没有完全搞定这本Econometric analysis，但这的确是本好书，高级的必读，过了这本书和矩阵这一关，差不多就有资格进入一个阶段了。
我有的比格林更高一层次的只有 两本（纸版的），即伍德里奇，《横截面与面板数据的经济计量分析》，英文版我也打印了一份，《Econometric analysis of cross section and Panel Data》，此书被誉为对计量做了一次“艺术级”的讨论（Hausman语），的确经典，但也很难，我只是在有必要时查找其中一些内容，如Panel 的自相关检验等。我还有一本就是北京大学出的影印的萧政教授的《面板数据分析》，此书比起伍德的更难，主要是写得更精简，矩阵用得更夸张，看起来很费力。 我也只是要用时查一下其中的内容，如Dynamic Panel的内容，还有Panel Unit root的内容。我自觉还没达到可以通学习此二本高级内容程度。 最后，还有一本，是林文夫（Hayashi的Econometric）计量经济学，此书在本论坛上有电子版下。觉得是一本宏观计量方面的书，主要以 GMM（广义矩估计）方法为框架来介绍计量，也有不少Panel Data的东西，但我觉得此书更注重计量的统计推断和一些渐近性质的讨论，偏理论化。而且于时间序列的单位根方面有很好的讨论，是一本很值得一读的书。听 说此书和伍德的截面与面板在欧美已经是标准的教科学了。
总结一下，从我个人收藏的和读过的计量来看，推荐大家以这个顺序来阅读计量书：
入门：李子奈，古扎拉蒂《计量经济学》————>初至中及：伍德里奇：《计量经济学现代观点》————>中级至高级初步：约翰斯顿，迪纳尔多的 《计量经济学方法》————>高级：格林《计量经济分析》————>高级更进一步：伍德里奇《Econometric analysis of cross section and panel data》，林文夫《Econometrics》，萧政教授的《面板数据分析》
当然，除了以上，我读过的还有一些是不错的，如人民大学的何晓群的《回归分析方法与建模》，朱平芳《现代计量经济学》，赵国庆《计量经济学》，作为国人编写的来说，都还不错。
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