基础文献

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。

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 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。

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。

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。

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。

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。

大维因子模型的因子数

编者导读：学习大维因子模型中信息准则与因子数选择。

广义动态因子模型

编者导读：区分共同成分与特有成分，理解动态因子模型的识别与估计。

多重结构突变

编者导读：学习多个未知断点的估计与检验，理解分段模型的适用范围。

马尔可夫状态切换

编者导读：用隐含状态刻画经济周期，理解状态切换模型与滤波。

Lasso 与变量选择

编者导读：理解惩罚回归如何结合收缩和变量选择，为高维方法打基础。

状态空间模型的 Gibbs 抽样

编者导读：学习状态空间模型中的后验抽样，为时变参数模型做准备。