第Ⅰ篇 引論與背景

第1章 引論
1.1 因果關系與其余條件不變分析
1.2 隨機設置與漸近分析
1.2.1 數(shù)據結構
1.2.2 漸近分析
1.3 一些例子
1.4 為什么不使用固定的解釋變量?

第2章 計量經濟學中條件期望與相關概念
2.1 條件期望在計量經濟學中的作用
2.2 條件期望的特征
2.2.1 定義與例子
2.2.2 偏效應、彈性與半彈性
2.2.3 條件期望模型的誤差形式
2.2.4 條件期望的若干性質
2.2.5 平均偏效應
2.3 線性投影
習題
附錄2A
2A.1 條件期望的性質
2A.2 條件方差與協(xié)方差的性質
2A.3 線性投影的性質

第3章 基本漸近理論
3.1 確定性序列收斂
3.2 依概率收斂與依概率有界
3.3 依分布收斂
3.4 隨機樣本的極限定理
3.5 估計量與檢驗統(tǒng)計量的極限特性
3.5.1 估計量的漸近性質
3.5.2 檢驗統(tǒng)計量的漸近性質
習題


第Ⅱ篇 線性模型

第4章 單方程線性模型與普通最小二乘法估計
4.1 單方程線性模型概述
4.2 普通最小二乘法的漸近性質
4.2.1 一致性
4.2.2 利用普通最小二乘法的漸近推斷
4.2.3 異方差性穩(wěn)健的推斷
4.2.4 拉格朗日乘子（得分）檢驗
4.3 遺漏變量問題的普通最小二乘法解
4.3.1 忽略被遺漏變量的普通最小二乘法
4.3.2 代理變量——普通最小二乘法解
4.3.3 含有在不可觀測項中存在的交互作用的模型:隨機系數(shù)模型
4.4 測量誤差下普通最小二乘法的性質
4.4.1 因變量的測量誤差
4.4.2 解釋變量的測量誤差
習題

第5章 單方程線性模型的工具變量估計
5.1 工具變量與兩階段最小二乘法
5.1.1 工具變量估計的動機
5.1.2 多重工具：兩階段最小二乘法
5.2 兩階段最小二乘法的一般處理
5.2.1 一致性
5.2.2 兩階段最小二乘法的漸近正態(tài)性
5.2.3 兩階段最小二乘法的漸近有效性
5.2.4 使用兩階段最小二乘法的假設檢驗
5.2 兩階段最小二乘法的異方差性穩(wěn)健推斷
5.2.6 使用兩階段最小二乘法的潛在陷阱
5.3 遺漏變量與測量誤差問題的IV解
5.3.1 誤差項中的遺漏因素
5.3.2 利用不可觀測指示符求解
習題

第6章 附加的單方程專題
6.1 使用生成回歸元與工具的估計
6.1.1 使用生成回歸元的普通最小二乘法
6.1.2 使用生成工具的二階段最小二乘法
6.1.3 生成工具與回歸元
6.2 處理內生性的控制函數(shù)法
6.3 一些設定檢驗
6.3.1 內生性檢驗
6.3.2 過度識別約束檢驗
6.3.3 函數(shù)形式檢驗
6.3.4 異方差性檢驗
6.4 相關的隨機系數(shù)模型
6.4.1 何時一般的IV估計量是一致的？
6.4.2 控制函數(shù)法
6.5 混合的截面數(shù)據與倍差法估計
6.5.1 跨時間混合橫截面
6.5.2 政策分析和倍差法估計
習題
附錄6A

第7章 利用普通最小二乘法與廣義最小二乘法估計方程組
7.1 簡介
7.2 一些例子
7.3 多變量線性方程組的系統(tǒng)普通最小二乘法估計
7.3.1 預備知識
7.3.2 系統(tǒng)普通最小二乘法的漸近性質
7.3.3 多重假設檢驗
7.4 廣義最小二乘法的一致性與漸近正態(tài)性
7.4.1 一致性
7.4.2 漸近正態(tài)性
7.5 可行的廣義最小二乘法
7.5.1 漸近性質
7.5.2 標準假設下可行的廣義最小二乘法的漸近方差
7.5.3 含有對無條件方差矩陣（可能不正確）約束的可行廣義最小二乘法的性質
7.6 檢驗可行廣義最小二乘法的使用
7.7 似無關回歸的再研究
7.7.1 關于似無關回歸方程組的普通最小二乘法與可行廣義最小二乘法之間的比較
7.7.2 含有方程間約束的方程組
7.7.