在近年的研究所入學考試 ，商學院內各系所的統計學中 ，計量經濟的配分比重逐步上升。以前同學會認為計量經濟是屬於經研所的考試範圍 ，財金與企研所仍以商用統計學搭配數理統計為主。傳統業界大多使用質化或個案分析 ，但近年轉向使用量化分析。而數據分析與因果推論的技巧已經是業界選材的重要準則 ，也是企業在作重大決策的重要參考依據。因此對於資料分析能力的需求增加 ，而計量經濟主要是探討利用實際資料產生的各種衍生問題 ，故計量經濟在研究所入學考試已經是必要準備的內容。

在我編授的計量經濟課程中 ，其章節目錄如下

1. 迴歸專題
(a) 當變數進行線性轉換
(b) 當解釋變數為二元變數
(c) 放寬迴歸假設
(d) 異質變異數
(e) 無截距模型
(f) 誤差項序列相關
(g) 遺漏變數
(h) 線性重合的檢驗
(i) 非線性影響模型
(j) 適缺度檢定
(k) 多元迴歸模型的矩陣形式

2. 其他常用計量模型
(a) 二元變數迴歸模型
i. 簡介
ii. 線性機率迴歸模型
iii. 以最大概似法估計二元變數迴歸模型
iv. Logit 模型
v. Probit 模型
(b) 工具變數迴歸模型
i. 內生性簡介
ii. 兩階段估計法
iii. 估計聯立方程組之係數
(c) 追蹤資料迴歸模型
(d) 因果推論與實驗

3.時間序列分析
(a) 時間序列分析基本概念
(b) 定態與定態時間序列模型
i. 自我迴歸模型
ii. 移動平均模型
iii. ARMA 模型
iv. 模型選擇評斷標準
(c) 樣本外預測
(d) 非定態時間序列模型
(e) 平賭

在第 1 章的迴歸專題中 ，主要是討論傳統在使用線型迴歸時 ，當實際資料不符合假設時的影響 ，以及該如果偵測是否存在該問題的相關討論。 因此在考試中 ，第 1 章佔了計量經濟考題配分的 60% 以上 ，大多數有考到計量經濟的系所命題都會涵蓋此章節內容 ，因此在準備時 ，同學必定要熟悉此章節。 而在第 2 章的其他計量模型中 ，討論當傳統的線性迴歸模型不適用時 ，應該針對該資料類型選擇適合的模型。 從第 2 章開始 ，從理論的紙上談兵開始進入實證研究分析的領域。 第 3 章則是針對使用時間序列資料分析時的應注意事項介紹 ，其中也談到了我個人的研究專長 : 樣本外預測。 而命題內容中 ，2 、 3 章是否會出現在考題上則視命題教授的研究習慣與系所特性。 例如台大的經研與財金、政大金融、中央的經研與財金與中山財管就在配分上有很高的比重。 因此同學在準備時 ，應該把計量經濟的第 1 章念熟 ，而2 、 3 章則視報考的系所而選擇閱讀。 我個人建議是目標為經研、財金 ，或者未來有志於進行資料分析工作的同學 ，都應該熟讀全部的內容。 因為不止是考試的時候會遇到 ，在碩班的核心課程也是教相同的內容。 而未來就業時 ，使用的分析工具也大多數是以 2 、 3 章的計量方法為主。