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第1章 导论1

§1.1 线性和非线性回归模型的回顾1

1.1.1 线性回归模型的回顾1

1.1.2 非线性回归模型的回顾7

§1.2 非参数回归模型15

§1.3 非参数计量经济学的内容体系和本书的主要贡献20

第2章 密度函数的非参数估计22

§2.1 参数密度函数的估计22

§2.2 一元密度函数的核估计24

2.2.1 独立样本情形28

2.2.2 相关样本情形33

§2.3 多元密度函数的核估计35

第3章 一元非参数计量经济模型38

§3.1 非参数回归模型的概念38

§3.2 一元非参数回归模型的核估计39

3.2.1 Nadaraya-Watson估计39

3.2.2 窗宽的选择42

3.2.3 核函数的选择45

3.2.4 核估计的性质46

3.2.5 一元非参数回归模型的变窗宽核估计49

3.2.6 核估计的例子51

3.3.1 不变窗宽局部线性估计63

§3.3 一元非参数回归模型的局部线性估计63

3.3.2 不变窗宽局部线性估计的性质65

3.3.3 变窗宽局部线性估计67

3.3.4 变窗宽局部线性估计的性质68

3.3.5 非参数回归模型的稳健估计LOWESS68

3.3.6 局部线性估计的例子70

§3.4 k-近邻估计82

3.4.1 K-近邻均匀权估计82

3.4.2 k-近邻核权估计82

3.4.3 近邻估计的例子83

3.5.1 正交序列估计93

§3.5 正交序列估计93

3.5.2 Legendre多项式正交基和正交序列估计例子94

3.5.3 Fourier基和正交序列估计例子106

§3.6 多项式样条估计108

3.6.1 多项式样条估计108

3.6.2 多项式样条估计的例子111

§3.7 惩罚最小二乘法121

3.7.1 惩罚最小二乘法121

3.7.2 惩罚最小二乘估计法的例子125

第4章 多元非参数回归模型135

§4.1 多元非参数回归模型的核估计136

4.1.1 不变窗宽核估计136

4.1.2 变窗宽核估计137

§4.2 多元非参数回归模型的局部线性估计138

4.2.1 不变窗宽局部线性估计138

4.2.2 变窗宽局部线性估计140

§4.3 多元非参数回归模型的近邻估计141

§4.4 多元非参数回归模型的正交序列估计142

4.4.1 多元非参数回归模型的正交序列估计142

4.4.2 非参数可加回归模型的正交序列估计143

§4.5 例子144

第5章 半参数回归模型175

§5.1 线性回归半参数模型175

5.2.1 最小二乘核估计179

§5.2 半参数线性回归模型179

5.2.2 最小二乘局部线性估计183

5.2.3 最小二乘近邻估计186

5.2.4 最小二乘正交序列估计190

§5.3 半参数非线性回归模型193

5.3.1 最小二乘核估计193

5.3.2 最小二乘局部线性估计195

§5.4 单方向投影追踪回归模型197

5.4.1 最小二乘核估计198

5.4.2 最小二乘局部线性估计201

§5.5 半参数二元离散选择模型203

§6.1 引言207

第6章 非参数联立方程模型207

§6.2 非参数联立方程模型的局部线性工具变量估计209

6.2.1 局部线性工具变量估计209

6.2.2 局部线性工具变量变窗宽估计210

6.2.3 一个实例211

§6.3 非参数计量经济联立模型的局部线性两阶段最小二乘估计217

6.3.1 局部线性两阶段最小二乘估计218

6.3.2 局部线性两阶段最小二乘变窗宽估计219

6.3.3 非参数克莱因计量经济联立模型220

§6.4 非参数联立方程模型的局部线性广义矩估计227

6.4.1 局部线性广义矩估计227

6.4.2 局部线性广义矩变窗宽估计229

6.4.3 一个实例230

§6.5 模拟的模型234

6.5.1 不变窗宽估计的模拟235

6.5.2 变窗宽估计的模拟240

参考文献244

附录1数据集246

附录2 S-PLUS 2000使用指南287

附录3 MATLAB使用指南310

附录4 GAUSS使用指南320

附录5 MATLAB和GAUSS程序精选337