第一章 Tobit模型估计概述及准备知识

第一节 早期的半参数估计量

第二节 CLAD估计量和STLS估计量

第三节 成对差分估计量

第四节 渐近有效估计量

第五节 其他估计量

第六节 本书方法及相关准备知识

第二章 归并数据Tobit模型的半参数估计

第一节 无归并数据回归模型的半参数估计

第二节 归并数据回归模型简述

第三节 归并数据回归模型半参数估计的动因

第四节 归并数据回归模型半参数估计量的一致性

第五节 归并数据回归模型半参数估计量的渐近正态性

第六节 蒙特卡罗数值模拟

第三章 截断数据Tobit模型的半参数估计

第一节 截断数据回归模型概述

第二节 截断数据回归模型识别与半参数估计

第三节 截断数据回归模型半参数估计量的一致性

第四节 半参数估计量的渐近正态性

第五节 扩展

第六节 蒙特卡罗数值模拟

第四章 双变量Tobit模型的半参数估计

第一节 双变量Tobit模型估计方法的研究背景

第二节 双变量Tobit模型半参数估计的动因

第三节 半参数估计量的一致性和渐近正态性

第四节 蒙特卡罗数值模拟

第五节 总结与评述

第五章 Tobit模型的非参数估计

第一节 Tobit模型非参数估计概述

第二节 归并数据Tobit模型非参数估计量

第三节 非参数估计量的一致性和渐近正态性

第四节 数值模拟

第五节 截断数据Tobit模型非参数估计

第六节 样本选择模型及其非参数估计

参考文献

附录

后记