主要内容包括：
1、最小二乘法（OLS）
2、面板模型（固定效应模型和随机效应模型）
3、数据预处理（单位根检验、描述性统计、删除特殊值）
4、回归结果总体输出
5、空间计量模型（空间自相关性检验、计算莫兰指数（I）和吉尔里指数（C）、画Moran I散点图、单位根检验、静态普通面板、静态空间面板 空间自回归模型 空间误差模型 空间杜宾模型、个体时间和双固定、普通动态面板、空间动态面板、空间模型的选择、wald检验和LR检验、结果的输出等）
6、一般收敛模型（绝对收敛和条件收敛，混合收敛和固定效应收敛、随机效应收敛）
7、空间收敛模型（绝对收敛和条件收敛，混合收敛和固定效应收敛、随机效应收敛、sem模型、sar模型、sdm模型）
8、面板门槛回归模型（模型回归及图形的制作）
9、分位数回归
10、中介效应模型与调节效应模型
11、Tobit模型、Logit模型与Probit模型
12、系统GMM（动态面板回归）
13、Heckman两步法        
14、双重差分模型（DID）
15、倾向匹配法（PSM）
16、面板向量自回归模型(pvar)