| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 导论 | 第11-19页 |
| ·选题背景、意义 | 第11-13页 |
| ·选题背景 | 第11-12页 |
| ·选题意义 | 第12-13页 |
| ·国内外文献综述 | 第13-15页 |
| ·国外相关理论综述 | 第13-14页 |
| ·国内相关理论综述 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状总体评价 | 第15页 |
| ·研究内容、研究框架以及解决的关键问题 | 第15-17页 |
| ·研究的主要内容 | 第15-16页 |
| ·研究框架图 | 第16-17页 |
| ·解决的关键问题 | 第17页 |
| ·研究方法及可行性分析 | 第17-18页 |
| ·本文的创新点 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 模型选择的经典方法 | 第19-28页 |
| ·基于假设检验的模型选择标准 | 第19-21页 |
| ·F 检验 | 第19-20页 |
| ·LR 检验 | 第20-21页 |
| ·基于均方预测误差的模型选择标准 | 第21页 |
| ·基于信息理论的模型选择标准 | 第21-26页 |
| ·AIC 准则 | 第22-25页 |
| ·BIC 准则 | 第25页 |
| ·其他方法 | 第25-26页 |
| ·基于交叉确认、自助法等其他的模型选择标准 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于估计方程的模型选择标准——CIC 准则 | 第28-43页 |
| ·估计方程 | 第28-31页 |
| ·Wald 检验 | 第31-32页 |
| ·CIC 准则 | 第32-37页 |
| ·CIC 准则的补充 | 第37-38页 |
| ·Wald 统计量的选择问题 | 第37页 |
| ·候选模型的初步选择问题 | 第37-38页 |
| ·增长模型的选择问题 | 第38页 |
| ·CIC 准则的稳健性 | 第38-39页 |
| ·CIC 准则的渐近性质 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 模拟检验 | 第43-47页 |
| ·模拟方程 | 第43-44页 |
| ·蒙特卡洛模拟检验 | 第44-45页 |
| ·检验结果 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 应用分析 | 第47-61页 |
| ·线性回归模型 | 第47-51页 |
| ·向量自回归模型（VAR 模型） | 第51-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-70页 |
| 附录 | 第70-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |