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以经典计量经济学为基石，计量经济学在各领域快速发展，构成了所谓的现代计量经济学。比如时间序列计量经济学、金融计量经济学、微观计量经济学、面板数据计量经济学、非参数计量经济学，以及近来流行的处理效应与因果推断方法等。
时间序列计量经济学，是现代宏观计量经济分析的主要工具。经典的宏观计量经济学主要是宏观计量经济学模型理论。而现代宏观计量分析的主要研究方向已发展为单位根检验、协整理论以及动态计量经济学。（可参见 2001 年 Journal of Econometrics 第 100 期纪念专辑中的两篇经典文章： Clive W．Granger，“Macroeconometrics—Past and Future”。 J． H． Stock， “ Macroeconometrics” ）。当代宏观计量经济学，或者时间序列计量经济学的前沿研究方向已发展到结构变化的单位根和协整理论。
因“发现分析经济时间序列共同趋势（协整）的方法”而获得 2003 年诺贝尔经济学奖的英国经济学家Clive W．Granger，发现了分析具有共同趋势的经济时间序列的方法——协整。他发现了处理非平稳时间序列之间的虚假回归问题的方法，提出了协整的概念和协整的检验方法；区分和表述了非平稳时间序列之间的长期关系和短期影响；提出了著名的Granger表述定理，即如果变量 X 与 Y 是协整的，则它们间的短期非均衡关系总能由一个误差修正模型表述。
Granger的贡献已经被经济学家广泛用于经济时间序列分析，成为宏观经济分析的常用理论方法，以及宏观计量经济学的主流。在一个经济系统中，经济变量之间既存在长期均衡关系，又存在短期动态关系，格兰杰的协整分析已经成为建立动态计量经济学模型的基石。
作为现代计量经济学的一部分的动态时间序列计量经济学，注重模型设定理论以及方法技术。以英国经济学家D．F．Hendry为代表的这一学派，强调从理论导向到数据导向；从简单到复杂的建模思路到从一般到简单的建模思路；从数据生成过程（DGP）到自回归分布滞后模型（ADL）；从自回归分布滞后模型（ADL）到误差修正模型（ECM）的演进。并考虑分布的约化、误差项的约化、参数的约化、滞后项的约化、函数形式的约化，使之能更好更方便地分析实际经济问题。
另外，作为计量经济学的一个相对独立的分支——金融计量经济学，由于金融市场分析的重要性，金融市场时间序列数据的特殊性，促使金融计量经济学理论方法的发展成为迫切需要。而金融市场数据的可得性和充分性，为发展其理论方法提供了条件，并使得理论方法能够得到广泛的应用。
因“发现分析经济时间序列时变波动方法”而获得 2003 年诺贝尔经济学奖的美国经济学家Robert F．Engle发现了分析随时间变化的波动性的经济时间序列的方法——自回归条件异方差（ARCH）模型。 ARCH模型假定随机误差项的方差是随时间变化的，而且具有自回归条件异方差的结构。 ARCH模型及其估计方法的提出，模型性质的证明以及ARCH模型的发展——GARCH模型，使得金融计量经济学达到新的高度。一些著名的模型，例如CAPM模型（Sharpe， 1990）、 Black－Scholes公式等因此而得到修正与完善。
一般来讲，我们可以将计量经济模型写为条件期望和条件方差的和，即： y ＝ E （ y ｜ X ） ＋ S （ X ） ε 。如果条件方差Var（ y ｜ X ） ＝ S （ X ）为常数，或特别地等于 1，即 y ＝ E （ y ｜ X ） ＋ ε ，这就是传统的经典计量经济模型。而对于 S （ X ） ε 的讨论则构成自回归条件异方差模型，如ARCH模型、 GARCH模型等。这是现代的非经典计量经济学的活跃分支。
这种“均值＋方差”的分析思路也可叫作计量经济分析的整体思路。
现代计量经济学的另一个重要分支是 2000 年正式提出的微观计量经济学。它的主要特征是：对个人和家庭的经济行为进行经验分析。微观计量经济学的原材料是微观数据。微观数据是通过调查得到的。微观数据的显著增加使得微观计量经济学得到发展。
美国经济学家J． J． Heckman和D． L． Mcfadden在微观计量经济学的基础性贡献，为他们赢得了 2000 年的诺贝尔奖。自 2000 年起，关于微观计量经济学的研究形成高潮，主要包括一般离散选择模型（Discrete Choice Model）、嵌套离散选择模型（Nested）、排序离散选择模型（ Ordered）、计数数据模型（Model for Count Data）等。微观计量经济学中最前沿的理论方法研究是非参数和半参数方法。
面板数据（Panel Data）模型是相对独立的计量经济学分支，包括宏观和微观面板数据模型。形成了与截面数据模型相对应的较完整的内容体系，更多地应用于宏观。基本内容有模型的类型或分类，模型的估计方法，模型的选择、比较、检验与应用。其较新的研究方向是动态面板数据模型、面板数据单位根检验和协整分析、面板数据模型的非参数方法等。
非参数计量经济学包括非参数模型和半参数模型，单方程模型和联立方程模型，随机设定模型和固定设定模型。非参数模型的估计方法有两大类：局部逼近（权函数方法）和整体逼近（级数估计）。主要方法是权函数估计，最常见的权函数估计是核估计和局部线性估计。目前研究的重点仍是估计方法及其性质（例如半参数模型的估计、级数估计、联立方程非参数模型的估计、窗宽、边界点等）。
除此之外，现代计量经济学还有其他方面的内容。比如广义矩方法（GMM），以及近来很流行的处理效应与因果推断。也有对于经济理论模型的具体设定验证；对于数据背后的经济规律发现，数据质量诊断；判断或检验模型的若干信息准则；等等。
以上种种构成了现代计量经济学的主要内容。本书后面各章将在经典计量经济学及其拓展的基础上，介绍非经典计量经济学也就是现代计量经济学的一些基本内容，在兼顾理论的同时，注重分析方法思路和实际应用。