微观经济计量学：方法与应用

　　译者序
　　序言
　　第一部分 预备知识
　　1 概述
　　1.1 引言
　　1.2.微观经济计量学的特色
　　1.3 全书概览
　　1.4 如何使用本书
　　1.5 软件
　　1.6 记号与习惯
　　2 因果模型与非因果模型
　　2.1 引论
　　2.2 结构模型
　　2.3 外生性
　　2.4 线性联立方程模型
　　2.5 识别概念
　　2.6 单方程模型
　　2.7 潜在结果模型
　　2.8 因果建模及估计策略
　　2.9 文献注释
　　3 微观经济数据结构
　　3.1 引论
　　3.2 观测数据
　　3.3 源自社会实验的数据
　　3.4 源自自然实验的数据
　　3.5 应用研究
　　3.6 文献注释
　　第二部分 核心方法
　　4 线性模型
　　4.1 引论
　　4.2 回归与损失函数
　　4.3 例子：受教育回报
　　4.4 普通最小二乘法
　　4.5 加权最小二乘法
　　4.6 p位数与分位数回归
　　4.7 模型错误设定
　　4.8 工具变量
　　4.9 实践中的工具变量
　　4.10 应用研究
　　4.11 文献注释
　　5 极大似然法与非线性最小二乘法估计
　　5.1 引论
　　5.2 非线性估计量概览
　　5.3 极值估计量
　　5.4 估计方程
　　5.5 统计推断
　　5.6 极大似然法
　　5.7 准极大似然法
　　5.8 非线性最小二乘法
　　5.9 例子：ML与NLS估计
　　5.10 应用研究
　　5.11 文献注释
　　6 广义矩方法与系统估计
　　6.1 引论
　　6.2 例子
　　6.3 广义矩方法
　　6.4 线性工具变量
　　6.5 非线性工具变量
　　6.6 时序两步m估计
　　6.7 最小距离估计
　　6.8 经验似然法
　　6.9 线性方程组
　　6.10 非线性方程组
　　6.11 应用研究
　　6.12 文献注释
　　7 假设检验
　　7.1 引论
　　7.2 沃尔德检验
　　7.3 基于似然的检验
　　7.4 例子：基于似然的假设检验
　　7.5 非ML背景下的检验
　　7.6 检验势与水平
　　7.7 蒙特卡罗研究
　　7.8 自助法例子
　　7.9 应用研究
　　7.10 文献注释
　　8 设定检验与模型选择
　　8.1 引论
　　8.2 m检验
　　8.3 豪斯曼检验
　　8.4 对某些普遍错误设定的检验
　　8.5 区分嵌套模型
　　8.6 检验结果
　　8.7 模型诊断
　　8.8 应用研究
　　8.9 文献注释
　　9 半参数方法
　　9.1 引论
　　9.2 非参数例子：小时工资
　　9.3 核密度估计
　　9.4 非参数局部回归
　　9.5 核回归
　　9.6 可供选择的非参数回归估计量
　　9.7 半参数回归
　　9.8 核估计量均值与方差推导
　　9.9 应用研究
　　9.10 文献注释
　　10 数值最优化
　　10.1 引论
　　10.2 一般性研究
　　10.3 特定方法
　　10.4 应用研究
　　10.5 文献注释
　　第三部分 基于模拟的方法
　　11 自助法
　　11.1 引论
　　11.2 自助法概述
　　11.3 自助法例子
　　11.4 自助法理论
　　11.5 自助法推广
　　11.6 自助法应用
　　11.7 应用研究
　　11.8 文献注释
　　12 基于模拟的方法
　　12.1 引论
　　12.2 例子
　　12.3 积分计算基础
　　……
　　第四部分 横截面数据模型
　　第五部分 面板数据模型
　　第六部分 深入专题
　　参考文献

　　    《微观经济计量学：方法与应用》针对微观经济计量分析做出了详细研究，内容涉及对揭示个体或厂商经济行为的个体层面数据加以分析。《微观经济计量学：方法与应用》旨在为应用研究者提供一种综合的统计方法，以及将其用于现代微观经济计量领域的研究方法。《微观经济计量学：方法与应用》适合从事相关研究工作的人员参考阅读。