| 中文摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 1. 绪论 | 第14-19页 |
| ·问题的提出 | 第14-15页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第15-16页 |
| ·本文的主要内容及特色 | 第16-18页 |
| ·本文的结构及各章间的逻辑关系 | 第18-19页 |
| 2. 基础理论与文献综述 | 第19-35页 |
| ·GMM的一般理论和方法 | 第21-23页 |
| ·典型的GMM问题 | 第23-25页 |
| ·GMM与工具变量(Ⅳ)估计，两阶段最小二乘(2SLS)估计的关系 | 第25-27页 |
| ·收敛方式与随机阶数 | 第27-28页 |
| ·GMM小样本性质改进 | 第28-32页 |
| ·GMM自举 | 第29-30页 |
| ·自举的有效性改进 | 第30-32页 |
| ·GMM方法延伸 | 第32-33页 |
| ·Panel Data中的GMM方法 | 第33-35页 |
| 3. GMM方法的思想根源与理论本质 | 第35-58页 |
| ·GMM的理论渊源—GMM与χ~2统计量 | 第35-43页 |
| ·χ~2拟合优度检验与最小的χ~2估计 | 第35-38页 |
| ·广义矩估计GMM及其与最小χ~2估计的关系 | 第38-40页 |
| ·GMM矩条件检验 | 第40-43页 |
| ·GMM距离检验统计量及其与Wald，LR，LM三大检验的关系 | 第43-49页 |
| ·GMM距离统计量 | 第43-45页 |
| ·GMM检验与LR检验的关系 | 第45-46页 |
| ·GMM检验与LM检验的关系 | 第46-47页 |
| ·GMM检验与Wald检验的关系 | 第47-49页 |
| ·一个实例——用GMM方法估计CAPM模型 | 第49-56页 |
| ·CAPM模型简介及估计的思路 | 第49-51页 |
| ·一个实例 | 第51-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 4. GMM方法的延伸 | 第58-94页 |
| ·广义经验似然估计量(GEL)及其内在含义 | 第58-66页 |
| ·GMM和GEL的一般理论概述 | 第58-61页 |
| ·GEL的内在含义及数理结构 | 第61-66页 |
| ·从GMM到GEL的演进 | 第66-70页 |
| ·从一阶条件理解GEL估计是GMM方法的延伸 | 第66-68页 |
| ·GMM与GEL的高阶性质 | 第68-70页 |
| ·有关计算上的问题 | 第70-73页 |
| ·EL估计量的计算问题 | 第71-72页 |
| ·ET估计量的计算问题 | 第72-73页 |
| ·关于GMM和GEL的随机模拟 | 第73-88页 |
| ·估计正态分布的参数 | 第73-79页 |
| ·估计线性回归模型 | 第79-88页 |
| ·不同估计方法的推断问题分析 | 第88-93页 |
| ·一般的假设检验问题 | 第88-90页 |
| ·GMM估计的推断问题 | 第90-91页 |
| ·GEL估计的推断问题 | 第91-92页 |
| ·比较分析 | 第92-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 5. Panel Data中的GMM方法 | 第94-106页 |
| ·有关panel data模型的基础知识及GMM方式 | 第94-98页 |
| ·线性不可观测效应模型的GMM方法 | 第98-106页 |
| ·GMM方法对比随机效应(RE)估计 | 第98-102页 |
| ·GMM估计对比固定效应(FE)估计 | 第102-106页 |
| 结束语 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 在读期间科研成果目录 | 第113页 |
