Em linhas gerais, o objetivo deste livro é apresentar ao leitor os conceitos essenciais que embasam o modelo de regressão, de forma didática, não extensiva ou cansativa, porém, mantendo o rigor científico, de forma que este livro representa um suporte indispensável, para aqueles que pretendam aprender e trabalhar posteriormente com modelos de séries temporais.Numa visão ampla, o conteúdo deste texto abrange, como deflacionar séries econômicas, como calcular taxa de crescimento utilizando modelo de regressão, são apresentadas as hipóteses que norteiam os modelos de regressão, correta especificação do modelo de regressão, a distribuição t de Student, como realizar testes de hipóteses e intervalo de confiança, o coeficiente de determinação (R2) e R2 ajustado, o teste F, além de questões relevantes e testes relacionados às violações dos pressupostos do modelo de regressão, tais como, variância não constante dos resíduos (teste de White), presença de autocorrelação nos resíduos (testes Durbin-Watson e Breusch-Godfrey), não normalidade dos resíduos (teste Jarque-Bera), a diferenciação de variáveis para debelar a autocorrelação e seus possíveis efeitos colaterais, quais os problemas decorrentes da presença de sazonalidade e como tratá-la no âmbito do modelo de regressão, como tratar quebras estruturais decorrentes de choques exógenos sobre as séries, via inserção de variáveis de intervenção (dummies), teste de Chow para confirmar a presença de quebra estrutural e multicolinearidade.Após a leitura e familiaridade com modelos de regressão, sugere-se, para aqueles que desejem trabalhar com modelos de séries temporais, a leitura do livro intitulado Modelos de Séries Temporais: uma introdução com aplicações práticas, o qual é o encadeamento deste livro sobre modelos de regressão.