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內(nèi)容簡介

　　部分識別方法是顛覆既有計量經(jīng)濟學常識的創(chuàng)新性研究方法，這一方法不僅能夠解決傳統(tǒng)點識別的計量經(jīng)濟學無法應對的識別問題，對傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學建立在各種嚴格假設基礎(chǔ)上的研究結(jié)論也提出了挑戰(zhàn)。本書深入淺出地介紹了部分識別方法核心的理論思路，通過比較部分識別方法與運用強假設的傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學方法，說明了部分識別方法所具有的優(yōu)勢，并結(jié)合具體的案例和數(shù)據(jù)，向讀者展示了部分識別在實際研究中的應用方法。

作者簡介

　　奧村綱雄，日本經(jīng)濟學家，橫濱國立大學國際社會科學研究院教授，美國西北大學經(jīng)濟學系訪問學者，東京大學經(jīng)濟學博士。研究方向包括計量經(jīng)濟學、微觀經(jīng)濟學、勞動經(jīng)濟學與金融學。

圖書目錄

1 何謂部分識別
1.1 引言
1.2 部分識別的想法
1.3 基本模型的設定
1.4 何謂識別問題
1.5 獨立性假設和傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學
1.6 部分識別
1.7 沒有使用任何假設的區(qū)間范圍
1.8 結(jié)語
附錄1
附錄2
附錄3
2 增函數(shù)假設的部分識別
2.1 引言
2.2 增函數(shù)假設的區(qū)間范圍
2.3 凹性增函數(shù)假設的區(qū)間范圍
2.4 供需函數(shù)變動的部分識別
2.5 結(jié)語
附錄
3 工具變量假設和單調(diào)工具變量假設的部分識別
3.1 引言
3.2 工具變量假設的區(qū)間范圍
3.3 單調(diào)工具變量假設的區(qū)間范圍
3.4 線性函數(shù)的工具變量假設和單調(diào)工具變量假設的識別功效
3.5 結(jié)語
4 單調(diào)處理選擇假設的部分識別
4.1 引言
4.2 單調(diào)處理選擇假設的區(qū)間范圍
4.3 凹性增函數(shù)假設和單調(diào)處理選擇假設的區(qū)間范圍
4.4 結(jié)語
5 部分識別的平均處理效應和概率分布的實證研究
5.1 引言
5.2 相對于隨機化比較實驗法和工具變量法的部分識別方法的優(yōu)勢：逮捕家庭暴力嫌疑者能夠多大程度地防止其再次施暴
5.3 政策效果估計(項目評估)：食品配給政策的兒童健康影響效果
5.4 概率分布的估計：工資分布及使用工資分布估計的不平等程度
5.5 結(jié)語
6 博弈論的部分識別
6.1 引言
6.2 博弈多重均衡導致的識別問題
6.3 多重博弈均衡識別的部分識別方法
6.4 拍賣識別問題的部分識別方法
6.5 結(jié)語
7 部分識別的推斷
7.1 引言
7.2 矩不等式
7.3 集合估計
7.4 置信集合
7.5 結(jié)語
參考文獻