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第1章 导论1

1.1 研究背景和意义1

1.2 国内外相关文献综述4

1.2.1 国外的研究现状4

1.2.2 国内的研究现状6

1.3 研究的基本思路和方法7

1.4 研究的创新点和主要框架9

第2章 模型估计的基本问题11

2.1 模型的基本形式11

2.1.1 动态面板结构方程模型（DPSEM）11

2.1.2 模型的可观测形式和识别条件13

2.1.3 模型估计需要的假设条件16

2.2 模型估计需要解决的问题17

2.2.1 OFS形式中变量的内生性17

2.2.2 大量工具变量的弱外生性18

2.2.3 个体效应的过滤20

2.2.4 模型误差项的序列相关21

2.3 现有估计方法及问题23

2.3.1 广义工具变量估计23

2.3.2 全信息最大似然估计25

第3章 有限信息最大似然（LIML）估计引进的探讨27

3.1 LIML估计引进的思路和依据27

3.1.1 单方程估计的灵活性27

3.1.2 工具变量的选择及其弱外生性的影响28

3.2 LIML估计引进需要解决的问题29

3.2.1 个体效应的过滤29

3.2.2 工具变量的选取33

3.2.3 误差项的低阶序列相关的处理35

3.3 LIML估计量的推导和计算36

3.3.1 方程系数的LIML估计量36

3.3.2 误差方差的LIML估计量41

3.4 方程系数的LIML估计量渐近性质的证明43

3.4.1 系数估计量的一致性43

3.4.2 特殊设定下系数估计量的渐近正态性44

3.5 LIML估计效果的模拟54

3.5.1 具体模型和模拟样本的产生54

3.5.2 系数估计量的收敛性59

3.5.3 LIML的估计量的有限分布64

第4章 有限信息最大似然估计量方差计算的讨论70

4.1 方差计算的重要性和存在的问题70

4.2 解决方差计算的思路和根据72

4.3 方差计算的方法73

4.3.1 分块刀切法73

4.3.2 参数自助法75

4.4 分块刀切法LIML估计效果的模拟77

4.4.1 分块刀切法LIML估计量的经验分布77

4.4.2 分块刀切法对LIML估计量分布的影响81

第5章 有限信息最大似然估计结果检验方法的探讨84

5.1 现有的LIML估计结果检验的方法84

5.2 现有方法引入DPSEM需要解决的问题86

5.3 合适检验统计量的构造87

5.3.1 调整的Anderson Rubin检验87

5.3.2 调整的K检验88

5.3.3 调整的条件似然比检验90

5.3.4 密集计算估计的Z检验93

5.4 LIML估计结果检验的蒙特卡罗模拟94

5.4.1 分块刀切法的Z检验统计量零假设的标准分布94

5.4.2 几种检验方法势的比较分析98

第6章 研究结论和有待进一步解决的问题102

6.1 DPSEM的LIML估计的优势102

6.1.1 估计量的有限样本性质102

6.1.2 估计结果检验的建立103

6.2 LIML估计有待进一步解决的问题103

6.2.1 LIML估计的局限性103

6.2.2 模型误差序列相关下估计量的渐近方差104

6.3 相关课题进一步研究的方向105

参考文献107

后记113