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第1章 导论1

1.1 面板数据的优点1

1.2 使用面板数据时的问题6

1.3 全书内容提要9

第2章 协方差分析11

2.1 引言11

2.2 协方差分析12

2.3 案例16

第3章 简单变截距回归模型21

3.1 引言21

3.2 固定效应模型：最小二乘虚拟变量法24

3.3 随机效应模型：方差成分模型的估计27

3.4 固定效应还是随机效应34

3.5 误设检验40

3.6 包含特异变量以及个体和时间特异效应项的模型42

3.7 异方差46

3.8 误差项序列相关的模型47

3.9 任意误差结构的模型——Chamberlainπ法49

附录3A 最小距离估计量的一致性和渐近正态性53

附录3B 三成分模型的方差—协方差矩阵的特征向量和逆55

第4章 变截距动态模型58

4.1 引言58

4.2 协方差估计量59

4.3 随机效应模型61

4.4 案例78

4.5 固定效应模型79

4.6 残差任意相关时动态模型的估计87

4.7 固定效应向量自回归模型88

附录4A 可行MDE的渐近协方差矩阵的推导94

第5章 联立方程模型96

5.1 引言96

5.2 联合广义最小二乘估计技术99

5.3 结构方程的估计102

5.4 三角形方程组108

附录5A118

第6章 变系数模型121

6.1 引言121

6.2 系数随横截面单元变化123

6.3 系数随时期和横截面单元变化129

6.4 随时间演化的系数134

6.5 系数是其他外生变量的函数140

6.6 固定系数和随机系数的混合模型142

6.7 动态随机系数模型150

6.8 案例——流动性限制和企业投资支出154

附录6A 两个正态分布的联合分布159

第7章 离散数据161

7.1 引言161

7.2 常见的离散响应模型162

7.3 估计包含异质项的静态模型的参数方法165

7.4 估计静态模型的半参数方法173

7.5 动态模型177

第8章 断尾和截取数据193

8.1 引言193

8.2 案例——非随机缺失数据201

8.3 包含随机个体效应项的Tobit模型206

8.4 固定效应估计量207

8.5 案例：住房支出218

8.6 动态Tobit模型221

第9章 不完全面板数据227

9.1 短面板分布滞后模型的估计227

9.2 轮换或随机缺失数据236

9.3 伪面板（或重复横截面数据）239

9.4 单个横截面数据集和单个时序数据集的混合240

第10章 前沿问题246

10.1 模拟方法246

10.2 具有大N和大T的面板250

10.3 单位根检验252

10.4 多层结构的数据255

10.5 测量误差257

10.6 对横截面相依的建模262

第11章 全书概略264

11.1 引言264

11.2 面板数据的优点和局限性264

11.3 估计的效率269

注释271

参考文献281

译后记305