| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-18页 |
| ·计量经济学模型估计方法的理论研究：意义及主要内容 | 第9-12页 |
| ·非参数级数估计方法的地位及与其它方法的比较 | 第12-14页 |
| ·本文的贡献及文章架构的安排 | 第14-18页 |
| 第2章 逼近函数（基）准备 | 第18-24页 |
| ·多项式函数 | 第18-21页 |
| ·三角函数 | 第21页 |
| ·回归样条函数 | 第21-22页 |
| ·小波函数 | 第22-24页 |
| 第3章 级数估计方法 | 第24-48页 |
| ·级数方法估计密度函数 | 第24-25页 |
| ·级数方法估计回归模型 | 第25-33页 |
| ·介绍 | 第25-27页 |
| ·收敛速度 | 第27-29页 |
| ·光滑参数K 的选择 | 第29-31页 |
| ·渐近正态性 | 第31-33页 |
| ·n~(1/2)一致性 | 第33页 |
| ·半参数部分线性模型 | 第33-48页 |
| ·部分线性模型 | 第34-35页 |
| ·加性部分线性模型 | 第35-38页 |
| ·非线性加性成分的选择 | 第38-40页 |
| ·部分线性变（光滑）系数模型 | 第40-43页 |
| ·带有已知链接函数（link functiong）的加性模型 | 第43-48页 |
| 第4章 模型设定检验 | 第48-57页 |
| ·检验参数回归模型 | 第49-52页 |
| ·检验加性部分线性模型 | 第52-56页 |
| ·其它基于级数方法的检验 | 第56-57页 |
| 第5章 内生解释变量和联立方程模型 | 第57-70页 |
| ·参数部分含内生解释变量的部分线性模型 | 第57-59页 |
| ·条件矩限制下Ai and Chen（2003）有效估计量 | 第59-64页 |
| ·估计过程 | 第60-61页 |
| ·θ|^的渐近正态性 | 第61-63页 |
| ·非参数部分含内生解释变量的部分线性模型 | 第63-64页 |
| ·一个三角形的联立方程模型 | 第64-67页 |
| ·一个更一般的联立方程模型 | 第67-70页 |
| 第6章 平行（面板）数据模型 | 第70-82页 |
| ·加性效应 | 第70-71页 |
| ·固定效应的另一种处理方法 | 第71-73页 |
| ·非线性面板数据模型 | 第73-82页 |
| ·面板数据归并模型 | 第73-78页 |
| ·面板数据离散选择模型 | 第78-82页 |
| 第7章 弱相依数据下的级数回归方法 | 第82-116页 |
| ·介绍 | 第82-85页 |
| ·收敛速度 | 第85-86页 |
| ·渐近正态性 | 第86-91页 |
| ·n~(1/2)一致性 | 第91-93页 |
| ·幂级数估计 | 第93-95页 |
| ·回归样条 | 第95-97页 |
| ·结论 | 第97页 |
| ·附录：定理的证明 | 第97-115页 |
| ·附录：筛极值估计（Sieve Extreme Estimates） | 第115-116页 |
| 第8章 基于级数方法的模型设定检验：一个替代的方法 | 第116-137页 |
| ·直观 | 第116-117页 |
| ·渐近性质 | 第117-120页 |
| ·Monte Carlo 证据 | 第120-123页 |
| ·结论 | 第123页 |
| ·附录：定理8.1 的证明 | 第123-130页 |
| ·B-样条的构造及程序 | 第130-137页 |
| ·B-样条的构造 | 第130页 |
| ·程序Size 部分 | 第130-134页 |
| ·程序Power 部分 | 第134-137页 |
| 第9章 结论 | 第137-144页 |
| ·本文的贡献、难点及意义 | 第137-140页 |
| ·文章存在的问题及可以进一步开展的工作 | 第140-144页 |
| 参考文献 | 第144-151页 |
| 致谢 | 第151-152页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第152页 |
| 个人简历 | 第152页 |
| 发表的学术论文 | 第152页 |
