基础文献

参数模型识别

编者导读：区分识别与估计；在正则条件下用信息矩阵理解局部识别。

局部平均处理效应

编者导读：给出工具变量在单调性等条件下识别 LATE 的解释。

非参数工具变量

编者导读：用完备性刻画非参数条件矩限制的识别，连接识别与逆问题。

部分识别与集合推断

编者导读：研究参数不能点识别时如何估计集合、构造置信区域。

广义矩估计

编者导读：GMM 一致性、渐近正态性与有效加权的基础。

分位数回归

编者导读：从条件均值扩展到条件分布不同位置的估计。

部分线性半参数回归

编者导读：通过残差化估计部分线性模型，是理解现代正交化方法的基础。

半参数渐近方差

编者导读：分析估计辅助函数对最终估计量渐近方差的影响。

异方差稳健推断

编者导读：异方差稳健协方差估计的基础，不要求误差同方差。

HAC 协方差

编者导读：构造半正定的异方差与自相关稳健协方差估计。

HAC 核与带宽

编者导读：系统研究 HAC 协方差估计以及核与带宽选择。

弱工具变量

编者导读：展示工具变量较弱时常规渐近近似与推断的问题。

处理效应半参数效率

编者导读：刻画倾向得分在平均处理效应有效估计中的作用。

双重／去偏机器学习

编者导读：用 Neyman 正交得分与交叉拟合处理高维辅助参数估计误差。

多时期 DID

编者导读：以组别—时期处理效应为基本对象，处理错位处理时点。

异质处理效应事件研究

编者导读：分析传统双向固定效应事件研究的污染问题并提出替代估计。

动态面板固定效应偏误

编者导读：理解固定 T 动态面板中固定效应估计的偏误来源。

差分 GMM

编者导读：动态面板 GMM 与序列相关、过度识别等设定检验的重要起点。

系统 GMM

编者导读：研究初始条件带来的额外矩限制及动态面板估计效率。

交互固定效应

编者导读：研究大 N、大 T 面板中的潜在共同因子与异质载荷。

ARCH

编者导读：用过去冲击刻画条件方差的动态变化。

协整与误差修正

编者导读：把协整关系与误差修正表示联系起来。

GARCH

编者导读：用方差自身的滞后项扩展条件异方差模型。

VAR 中的协整秩

编者导读：在高斯 VAR 框架中研究协整向量的极大似然估计与检验。

最大得分估计

编者导读：从效用排序出发理解离散选择模型的半参数估计。

样本选择偏误

编者导读：理解非随机样本选择为何导致偏误，以及选择方程与结果方程的关系。

定性数据与固定效应

编者导读：连接离散结果与个体异质性，理解定性面板数据的建模问题。

动态离散选择与结构估计

编者导读：以设备替换决策理解动态规划、状态转移和结构参数估计。

差异化产品需求估计

编者导读：理解随机系数需求、价格内生性和市场均衡如何共同进入结构估计。

条件选择概率方法

编者导读：比较条件选择概率思路与直接求解动态模型的计算路线。

拍卖模型的非参数估计

编者导读：由投标分布恢复潜在价值分布，体会均衡限制在识别中的作用。

无条件分位数回归

编者导读：区分条件与无条件分位数，学习再中心化影响函数的用途。

反事实分布推断

编者导读：从均值效应扩展到整个反事实分布，理解分布估计与推断。

社会效应与反射问题

编者导读：区分内生同伴效应、情境效应与相关效应，认识反射问题。

存在干扰时的因果效应

编者导读：学习干扰与暴露映射如何改变处理效应的定义和估计。

共同相关效应

编者导读：理解跨截面相关与不可观测共同因子，以及共同相关效应估计思路。

异质动态面板的长期关系

编者导读：区分短期异质性与长期限制，理解 pooled mean group 估计。

VAR 的宏观研究起点

编者导读：理解 VAR 的建模立场，以及宏观动态分析中的识别问题。

局部投影

编者导读：学习逐预测期估计脉冲响应，并比较局部投影与 VAR 的建模方式。

主成分与宏观预测

编者导读：理解如何把大量预测变量压缩成少数共同因子用于预测。