本书解释了如何使用Stata软件来对横截面和面板数据进行回归分析，还包括分位数回归、弱工具变量、非线性优化法、自抽样法、非线性面板数据分析法以及Stata的矩阵编程语言Mata。书名“微观计量经济学”是因为本书用于示范的主要是与经济学相关的数据，且书中讲述的方法在经济学领域中比其他学科应用得更多，但书中讨论的许多模型和方法在其他社会科学中也能大量应用。

本书对各主题的选择完全切合当代微观计量经济学实证分析的操作要点。

在Stata的基础知识之后，紧接着就是常用的线性回归、模拟和广义zui小二乘法；横截面技术的部分则介绍了对线性模型工具变量和分位数回归模型的新处理方法。

在对线性面板数据模型参数的估计方法讲解中，除了标准的随机效应和固定效应，还提及了在计量经济学之外的很多领域被广泛应用的混合线性模型。

详细说明了如何使用Stata对非线性估计量进行编程，并介绍了非线性的方法，这是很多传统计量经济学教材省略的内容。相应地介绍了不同的非线性模型：二值因变量模型、多项选择模型、tobit和选择模型、计数模型，以及非线性面板数据模型。zui后是两个有关编程的附录。