第1章 面板数据计量经济分析概述 1
1.1 面板数据及其应用研究 1
1.2 静态面板数据计量经济学理论研究 2
1.3 动态面板数据计量经济学理论研究 3
1.4 面板数据的单位根检验研究 3
1.5 面板数据的协整检验研究 4
第2章 面板数据及其回归模型 6
2.1 面板数据 6
2.2 面板数据回归模型 11
第3章 混合回归模型 16
3.1 混合回归模型的估计 16
3.2 混合回归模型的设定检验 18
3.3 混合回归模型应用 18
第4章 固定效应模型 22
4.1 个体固定效应模型 22
4.2 时点固定效应回归模型 28
4.3 时点个体固定效应回归模型 29
第5章 随机效应回归模型 34
5.1 个体随机效应模型 34
5.2 个体时间随机效应模型 37
5.3 固定效应模型和随机效应模型设定检验 41
第6章 变系数回归模型 43
6.1 似不相关回归模型（SUR） 43
6.2 随机系数回归模型（RCR模型） 49
6.3 面板数据随机系数模型 51
6.4 时点个体随机系数模型（Hsiao模型） 56
第7章 动态面板数据回归模型 63
7.1 自回归面板数据模型 63
7.2 动态面板数据模型的估计 65
7.3 存在外生变量的动态面板数据模型 72
7.4 动态面板数据模型应用 73
第8章 面板数据的向量自回归模型 75
8.1 个体固定效应面板数据向量自回归模型 76
8.1.1 面板数据向量自回归模型 76
8.1.2 模型假设 76
8.2 PVAR模型的2SLS估计 76
8.2.1 模型识别 76
8.2.2 PVAR模型的GLS估计 77
8.2.3 个体固定效应PVAR模型的2SLS估计 78
8.3 PVAR（1）模型 79
8.3.1 PVAR（p）模型 79
8.3.2 随机效应PVAR（1）模型的QML估计 81
8.3.3 固定效应PVAR（1）模型的GMM估计 83
第9章 离散选择面板数据模型 85
9.1 面板数据的二元选择模型 85
9.2 随机效应离散选择模型 88
第10章 面板单位根检验综述 91
10.1 纵剖面独立的面板单位根检验及其应用 91
10.2 时间序列同期相关的面板单位根检验及其应用 94
10.3 因素分解模型的面板单位根检验及其应用 96
10.4 时间序列协整的面板单位根检验及其应用 98
10.5 结构突变的面板单位根检验 98
10.6 面板单位根检验理论研究的文献概述 99
第11章 面板数据的渐近理论 103
11.1 序贯极限和联合极限 103
11.2 一类特殊的序贯极限和联合极限 106
11.3 面板数据的泛函中心极限定理 108
第12章 纵剖面时间序列独立的面板单位根检验 110
12.1 同质面板的单位根检验 110
12.1.1 LL检验 111
12.1.2 LLC检验 111
12.2 异质面板的单位根检验 114
12.2.1 IPS检验 114
12.2.2 组合p值检验 120
12.3 ？-bar-GLS检验 124
12.3.1 GLS退势 124
12.3.2 ？-bar-GLS统计量 125
12.3.3 ？-bar-GLS检验的小样本性质 126
12.4 Smith的面板单位根检验 135
12.5 面板数据单位检验应用 138
第13章 纵剖面时间序列相关的面板单位根检验 140
13.1 SUR-ADF单位根检验 141
13.1.1 AJ检验（Abuaf-Jorion检验） 141
13.1.2 SUR-DF检验 143
13.1.3 MADF检验 144
13.1.4 FPS检验 146
13.2 SUR-ADF-GLS检验 148
13.2.1 SUR-ADF-GLS检验 149
13.2.2 SUR-ADF-GLS检验的小样本性质 149
13.3 自举推断方法 153
13.3.1 自举推断 153
13.3.2 Maddala和Wu的自举检验 154
13.4 面板单位根K检验 155
13.4.1 模型与假设 155
13.4.2 面板单位根K检验 157
13.4.3 统计量的渐近分布 158
13.4.4 自举K检验 159
13.4.5 自举K检验的小样本性质 160
13.5 误差分量模型的面板单位根检验 161
13.5.1 误差分量模型的IPS检验 161
13.5.2 二维误差分量模型的单位根检验 162
13.6 因子分析模型的面板单位根检验 163
13.6.1 PANIC检验 164
13.6.2 PANIC单位根检验的小样本性质 168
13.6.3 MP检验 168
13.7 面板单位根的SN检验 175
13.7.1 模型设定与假设 175
13.7.2 时间序列的工具变量估计的t统计量 176
13.7.3 面板单位根的SN检验 178
13.7.4 面板SN检验的小样本性质 179
13.8 纵剖面序列协整的面板单位根检验 180
13.8.1 面板纵剖面序列协整对LL检验的影响 180
13.8.2 面板单位根检验推断PPP不可靠 180
13.8.3 JLR检验 182
第14章 面板数据的协整检验 184
14.1 面板数据协整检验研究综述 184
14.1.1 面板协整检验的理论研究 184
14.1.2 面板协整检验的应用研究 185
14.2 面板数据的虚假回归 186
14.2.1 模型和假设 187
14.2.2 序贯极限下常见统计量的渐近分布 188
14.3 基于残差的面板数据协整检验 197
14.3.1 同质面板数据的协整检验 197
14.3.2 异质面板数据的协整检验 205
14.4 异质面板数据的LR-bar协整检验 210
14.4.1 异质面板数据的LR-bar统计量 210
14.4.2 LR-bar统计量的渐近分布 212
14.5 面板数据协整检验的小样本性质比较 212
14.5.1 数据生成系统 213
14.5.2 蒙特卡洛模拟结果 213
14.6 PVEC模型与协整检验 214
14.6.1 PVEC模型 214
14.6.2 PVEC模型的协整假设 216
14.6.3 PVEC模型协整向量的极大似然估计 217
14.6.4 PVEC模型的协整检验统计量LR及其渐近分布 224
14.6.5 PVEC模型协整检验LR统计量的小样本性质 225
14.7 存在协整关系零假设的协整检验 227
14.7.1 模型与假设 228
14.7.2 LM统计量及其渐近分布 229
14.8 面板数据协整检验的应用 233
附录A 线性代数基础 238
附录B 概率论与数理统计基础 242
附录C 广义矩估计 256
附录D Breusch和Pagan的LM统计量计算程序 270
附录E Hausman检验程序（cp_ip.prg） 274
附录F ？-bar-GLS检验小样本性质的Matlab程序 276
附录G SUR-ADF-GLS检验的蒙特卡洛模拟程序 280
参考文献 286
后记 300