哈爾伯特·懷特

本書重點關注經典線性模型無法解決的巨量經濟資料問題，旨在提供全面和統一的大樣本理論以及相應的統計檢驗概念，並將漸近理論的基本工具直接與計量經濟學估計量聯繫起來。可以說，大樣本理論和漸近理論的基本工具皆被彙聚在這本徹底修訂版的書中。
 
本書涉及內容全面且深入，包含中心極限定理、漸近有效的工具變數估計、漸近協方差矩陣估計等。相較於前一版，本書中的全新第7章包含了該領域的前沿學術成果——泛函中心極限定理及其應用、偽回歸、協整過程回歸等，非常值得一讀，所以本書非常適合具有一定計量經濟學和統計學基礎的研究生、專業學者等閱讀。

哈爾伯特·懷特（Halbert White，1951-2012），教授，是世界計量經濟學家之一，他成就之一是自1980年以來被全世界學者廣泛引用的“White標準差”和“White檢驗”。懷特教授于1972年獲得普林斯頓大學學士學位，並於1976年在麻省理工學院獲得博士學位。之後，他在羅切斯特大學任教，自1979年起加州大學聖地亞哥分校任教。懷特教授擅長的研究領域主要包括計量經濟學、統計學、人工神經網絡、預測和金融市場。到目前為止，他發表了大量高質量的文章，並編輯和撰寫了很多有名的書籍，如《Asymptotic Theory for Econometricians》, 《Estimation, Inference, and Specification Analysis等。

作為一位經濟學界的思想巨人，懷特教授生命不息，思考不止，一生都在為經濟學研究貢獻力量，就在即將離世的前一周，他還與他的合作者發表了一篇關於巧克力的消費量對體重的影響的文章，引起廣泛的關注。懷特教授在他的職業生涯中贏得了無數的榮譽，還被預測為諾貝爾經濟學獎的候選者。