第一章 绪论

第一节 研究背景及意义

第二节 国内外研究现状及其发展动态

第三节 研究内容

第四节 研究创新

第二章 因果结构推断的主要概念、定理及算法

第一节 基本概念

第二节 概率分布和DAG

第三节Markov因果结构模型和递归结构模型

第四节DAG和因果结构推断

第五节 结论

第三章SVAR模型与线性动态Markov因果结构模型

第一节VAR和SVAR模型

第二节SVAR模型的识别

第三节SVAR模型的递归结构假设

第四节 线性动态Markov因果结构模型及其SVAR模型等价形式

第五节 弱因果Markov条件与严格因果忠实条件

第六节 结论

第四章 同期变量间Markov因果结构推断与SVAR模型识别

第一节 同期变量间Markov因果结构推断

第二节SVAR模型及其线性动态Markov因果结构模型等价形式

第三节 同期变量间Markov因果结构与SVAR模型识别

第四节 同期变量间Markov因果结构推断条件下SVAR模型识别的充要条件

第五节Monte Carlo模拟

第六节 结论

第五章 动态Markov因果结构推断与SVAR模型识别

第一节 动态Markov因果结构推断的理论基础

第二节 动态Markov因果结构推断的主要算法

第三节 动态Markov因果结构推断与SVAR模型识别条件的构建

第四节M onte C arlo模拟

第五节 结论

第六章 实证分析

第一节 数据及模型设定

第二节 识别条件的构建与SVAR模型估计

第三节 脉冲响应函数

第四节 结论

第七章 研究结论及展望

第一节 研究结论

第二节 研究展望

参考文献

致谢