| 中文摘要 | 第11-14页 |
| 英文摘要 | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第17-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第17-19页 |
| 1.2 研究内容 | 第19-21页 |
| 1.3 论文的创新之处 | 第21-22页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第22-24页 |
| 第二章 文献综述 | 第24-31页 |
| 2.1 面板数据均值回归模型的文献综述 | 第24-27页 |
| 2.1.1 理论研究 | 第24-26页 |
| 2.1.2 应用研究 | 第26-27页 |
| 2.2 面板数据分位数回归模型的文献综述 | 第27-29页 |
| 2.2.1 理论研究 | 第27-28页 |
| 2.2.2 应用研究 | 第28-29页 |
| 2.3 文献评述和启示 | 第29-31页 |
| 第三章 面板数据模型的参数估计及统计推断 | 第31-58页 |
| 3.1 面板数据的线性回归模型 | 第31-34页 |
| 3.1.1 固定效应模型 | 第31-32页 |
| 3.1.2 随机效应模型 | 第32页 |
| 3.1.3 相关性结构未知的线性模型 | 第32-34页 |
| 3.2 面板数据的复杂回归模型 | 第34-40页 |
| 3.2.1 广义线性模型 | 第34-36页 |
| 3.2.2 部分线性模型 | 第36-40页 |
| 3.3 分位数回归模型 | 第40-47页 |
| 3.3.1 模型以及参数估计 | 第40-43页 |
| 3.3.2 统计性质以及统计推断 | 第43-45页 |
| 3.3.3 R语言与分位数回归 | 第45-47页 |
| 3.4 面板数据的分位数回归 | 第47-54页 |
| 3.4.1 L_1惩罚法 | 第47-51页 |
| 3.4.2 两步估计法 | 第51-54页 |
| 3.5 经验似然方法 | 第54-58页 |
| 第四章 面板数据线性回归模型的稳健估计及统计推断 | 第58-91页 |
| 4.1 引言 | 第58-60页 |
| 4.2 方法介绍 | 第60-63页 |
| 4.2.1 固定效应模型 | 第60-61页 |
| 4.2.2 随机效应模型 | 第61-62页 |
| 4.2.3 相关性结构未知的线性模型 | 第62-63页 |
| 4.3 统计性质及统计推断 | 第63-71页 |
| 4.3.1 渐近分布及经验似然推断 | 第63-65页 |
| 4.3.2 稳健性 | 第65-67页 |
| 4.3.3 定理的证明 | 第67-71页 |
| 4.4 算法 | 第71-74页 |
| 4.5 Monte Carlo模拟 | 第74-79页 |
| 4.5.1 固定效应模型 | 第74-75页 |
| 4.5.2 相关性结构未知的线性模型 | 第75-79页 |
| 4.6 应用研究 | 第79-80页 |
| 4.7 小结 | 第80-81页 |
| 4.8 附录 | 第81-91页 |
| 4.8.1 稳健性的度量 | 第81-82页 |
| 4.8.2 模拟结果 | 第82-91页 |
| 第五章 面板数据复杂回归模型的稳健估计及统计推断 | 第91-121页 |
| 5.1 引言 | 第91-92页 |
| 5.2 广义线性模型 | 第92-96页 |
| 5.2.1 稳健估计及其算法 | 第92-93页 |
| 5.2.2 估计的统计性质 | 第93-95页 |
| 5.2.3 Monte Carlo模拟 | 第95-96页 |
| 5.3 部分线性模型 | 第96-103页 |
| 5.3.1 稳健估计及其算法 | 第97-99页 |
| 5.3.2 估计的统计性质 | 第99-102页 |
| 5.3.3 Monte Carlo模拟 | 第102-103页 |
| 5.4 小结 | 第103-104页 |
| 5.5 附录 | 第104-121页 |
| 第六章 面板数据分位数回归模型的工具变量方法 | 第121-144页 |
| 6.1 分位数回归模型的工具变量方法 | 第121-122页 |
| 6.2 面板数据分位数回归模型的工具变量方法 | 第122-123页 |
| 6.3 面板数据分位数回归模型的两阶段工具变量方法 | 第123-129页 |
| 6.3.1 方法介绍 | 第123-124页 |
| 6.3.2 估计性质 | 第124-126页 |
| 6.3.3 Monte Carlo模拟 | 第126-129页 |
| 6.4 动态面板分位数回归模型的两阶段工具变量方法 | 第129-132页 |
| 6.4.1 模型介绍 | 第129-130页 |
| 6.4.2 两阶段工具变量方法 | 第130-131页 |
| 6.4.3 动态模型的Monte Carlo模拟 | 第131-132页 |
| 6.5 应用研究 | 第132-138页 |
| 6.6 小结 | 第138页 |
| 6.7 附录 | 第138-144页 |
| 第七章 结论及展望 | 第144-147页 |
| 7.1 研究结论 | 第144-145页 |
| 7.2 问题及展望 | 第145-147页 |
| 参考文献 | 第147-160页 |
| 致谢 | 第160-161页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第161-162页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第162页 |