横截面与面板数据的计量经济分析-(上.下册)-(第二版)

第ⅰ篇 引论与背景

第1章 引论
1.1 因果关系与其余条件不变分析
1.2 随机设置与渐近分析
1.2.1 数据结构
1.2.2 渐近分析
1.3 一些例子
1.4 为什么不使用固定的解释变量?

第2章 计量经济学中条件期望与相关概念
2.1 条件期望在计量经济学中的作用
2.2 条件期望的特征
2.2.1 定义与例子
2.2.2 偏效应、弹性与半弹性
2.2.3 条件期望模型的误差形式
2.2.4 条件期望的若干性质
2.2.5 平均偏效应
2.3 线性投影
习题
附录2a
2a.1 条件期望的性质
2a.2 条件方差与协方差的性质
2a.3 线性投影的性质

第3章 基本渐近理论
3.1 确定性序列收敛
3.2 依概率收敛与依概率有界
3.3 依分布收敛
3.4 随机样本的极限定理
3.5 估计量与检验统计量的极限特性
3.5.1 估计量的渐近性质
3.5.2 检验统计量的渐近性质
习题


第ⅱ篇 线性模型

第4章 单方程线性模型与普通*小二乘法估计
4.1 单方程线性模型概述
4.2 普通*小二乘法的渐近性质
4.2.1 一致性
4.2.2 利用普通*小二乘法的渐近推断
4.2.3 异方差性稳健的推断
4.2.4 拉格朗日乘子（得分）检验
4.3 遗漏变量问题的普通*小二乘法解
4.3.1 忽略被遗漏变量的普通*小二乘法
4.3.2 代理变量——普通*小二乘法解
4.3.3 含有在不可观测项中存在的交互作用的模型:随机系数模型
4.4 测量误差下普通*小二乘法的性质
4.4.1 因变量的测量误差
4.4.2 解释变量的测量误差
习题

第5章 单方程线性模型的工具变量估计
5.1 工具变量与两阶段*小二乘法
5.1.1 工具变量估计的动机
5.1.2 多重工具：两阶段*小二乘法
5.2 两阶段*小二乘法的一般处理
5.2.1 一致性
5.2.2 两阶段*小二乘法的渐近正态性
5.2.3 两阶段*小二乘法的渐近有效性
5.2.4 使用两阶段*小二乘法的假设检验
5.2 两阶段*小二乘法的异方差性稳健推断
5.2.6 使用两阶段*小二乘法的潜在陷阱
5.3 遗漏变量与测量误差问题的iv解
5.3.1 误差项中的遗漏因素
5.3.2 利用不可观测指示符求解
习题

第6章 附加的单方程专题
6.1 使用生成回归元与工具的估计
6.1.1 使用生成回归元的普通*小二乘法
6.1.2 使用生成工具的二阶段*小二乘法
6.1.3 生成工具与回归元
6.2 处理内生性的控制函数法
6.3 一些设定检验
6.3.1 内生性检验
6.3.2 过度识别约束检验
6.3.3 函数形式检验
6.3.4 异方差性检验
6.4 相关的随机系数模型
6.4.1 何时一般的iv估计量是一致的？
6.4.2 控制函数法
6.5 混合的截面数据与倍差法估计
6.5.1 跨时间混合横截面
6.5.2 政策分析和倍差法估计
习题
附录6a

第7章 利用普通*小二乘法与广义*小二乘法估计方程组
7.1 简介
7.2 一些例子
7.3 多变量线性方程组的系统普通*小二乘法估计
7.3.1 预备知识
7.3.2 系统普通*小二乘法的渐近性质
7.3.3 多重假设检验
7.4 广义*小二乘法的一致性与渐近正态性
7.4.1 一致性
7.4.2 渐近正态性
7.5 可行的广义*小二乘法
7.5.1 渐近性质
7.5.2 标准假设下可行的广义*小二乘法的渐近方差
7.5.3 含有对无条件方差矩阵（可能不正确）约束的可行广义*小二乘法的性质
7.6 检验可行广义*小二乘法的使用
7.7 似无关回归的再研究
7.7.1 关于似无关回归方程组的普通*小二乘法与可行广义*小二乘法之间的比较
7.7.2 含有方程间约束的方程组
7.7.