李奇和杰弗里·斯科特·拉辛的《非参数计量经济学》对计量经济学领域做出了重要贡献。它全面地覆盖了非参数和半参数方法在经济模型和经济数据中的应用，而且第一次以一种简明的方式处理了与离散数据及混合数据相关的新内容。本书很好地平衡了理论与实践两个方面。除了可以作为研究生层次的优秀教材，这本书也将成为很多研究人员必备的案头参考。

近年来，非参数和半参数计量方法日益引起学界的关注。李奇和杰弗里·斯科特·拉辛编著的这本《非参数计量经济学(理论与实践)》以一种直接、简便的形式，在汇集最新的计量理论与计量技术方面填补了空白。这一领域的大多著作均假定数据在本质上是严格连续的，而不是社会科学研究中常见的分类数据（名义数据及序数数据），因此，通常的非参数方法在处理离散变量时并不令人满意。本书针对应用计量经济学家和社会科学研究者的需求，在一个整合框架内强调了针对各种数据类型（如连续数据、名义数据和序数数据）的非参数技术，并在潜在无关变量存在的前提下讨论了非参数估计量的特性。

本书覆盖了非参数计量方法及其现实应用所需的全部内容。书中丰富的实证检验、数据和习题等内容使本书成为研究生学习非参数计量方法的理想教材，也成为相关研究人员必不可少的案头参考。

第1部分 非参数核方法

第直章 密度估计

 1.1 单变量密度估计

 1.2 单变量窗宽选择：经验法则和插入法

 1.3 单变量窗宽选择：交错鉴定法

 1.4 单变量累积分布函数估计

 1.5 单变量累积分布函数窗宽选择：交错鉴定法

 1.6 多变量密度估计

 1.7 多变量窗宽选择：经验法则和插入法

 1.8 多变量窗宽选择：交错鉴定法

 1.9 密度估计量的渐近正态性

 1.10 一致收敛速度

 1.11 高阶核函数

 1.12 定理1.4的证明

 1.13 应用

 1.14 习题

第2章 回归

 2.1 局部常数核估计

 2.2 局部常数窗宽选择

 2.3 一致收敛速度

 2.4 局部线性核估计

 2.5 局部多项式回归

 2.6 应用

 2.7 证明

 2.8 习题

第3章 混合数据的频率估计

 3.1 离散数据的概率函数估计

 3.2 有离散回归元的回归

 3.3 混合数据的估计：频率方法

 3.4 关于频率方法一些要注意的说明

 3.5 证明

 3.6 习题

第4章 混合数据的核估计

 4.1 离散数据联合分布的平滑估计

 4.2 离散数据的平滑回归

 4.3 有离散回归元的核回归：无关回归情形

 4.4 混合数据的回归：相关回归元的情形

 4.5 混合数据的回归：无关回归元的情形

 4.6 应用

 4.7 习题

第5章 条件密度估计

 5.1 条件密度估计：相关变量的情形

 5.2 条件密度窗宽选择

……

第6章 条件累积分布函数和分位数估计

第2部分 半参数方法

第7章 半参数的局部线性模型

第8章 半参数单指标模型

第9章 可加和平滑（变）系数半参数模型

第10章 选择模型

第11章 截断模型

第3部分 一致模型的设定检验

第12章 模型设定检验

第13章 非平滑检验

第4部分 非参数近邻和序列方法

第14章 -近邻估计方法

第15章 非参数序列方法

第5部分 时间序列、联立方程和面板数据模型

第16章 半参数模型的工具变量和有效估计

第17章 非参数回归模型的内生性

第18章 弱依赖数据

第19章 面板数据模型

第20章 应用非参数估计的专题

附录A 背景统计概念

参考文献

作者索引

主题索引

译后记