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。

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 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。

ARCH

编者导读：用过去冲击刻画条件方差的动态变化。

GARCH

编者导读：用方差自身的滞后项扩展条件异方差模型。

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。

大维因子模型的推断

编者导读：理解估计因子与载荷的误差，以及大维渐近理论。

预测准确性比较

编者导读：学习用损失差比较预测方法，以及序列相关对检验的影响。

条件预测能力检验

编者导读：在预测时可用信息的条件下比较方法表现，理解条件预测能力。

两步横截面资产定价检验

编者导读：理解 Fama–MacBeth 回归、风险价格与横截面定价检验。

随机贴现因子的矩限制

编者导读：从资产收益矩限制理解随机贴现因子的可行范围。

资产收益的共同风险因子

编者导读：理解股票与债券收益中的共同风险因子和因子定价模型。

特征与条件因子模型

编者导读：学习用个体特征刻画时变载荷的工具变量主成分分析思路。

已实现波动率建模与预测

编者导读：连接日内收益与日度波动率，理解已实现波动率的预测用途。

已实现波动率的统计基础

编者导读：理解高频收益构造的已实现波动率及其与连续时间模型的关系。

微观结构噪声与双尺度估计

编者导读：理解采样更密并不总是更准确，以及双尺度估计处理噪声的思路。

已实现核估计

编者导读：学习存在交易噪声时如何估计价格的事后变差。

条件风险价值回归

编者导读：用条件分位数动态刻画 VaR，连接分位数回归与风险预测。

一致性风险度量

编者导读：理解风险度量的公理化性质及其对风险汇总的含义。

动态条件相关

编者导读：理解多变量条件相关与条件波动率的动态建模。

样本外收益预测

编者导读：区分样本内拟合和样本外预测，理解约束与基准模型的作用。

股权溢价预测的实证检验

编者导读：系统思考预测变量在样本外是否稳定优于简单基准。

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。

编者导读：按计量方法范围与引用门槛收录；阅读时请核对原文中的假设、适用范围和结论。

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