张璇编著的这本《动态面板结构方程－－有限信息极大似然方法》共分6章。第1章是导论。第2章第2章介绍动态面板结构方程模型估计的基本问题。第3章重点阐述如何在动态面板结构方程模型中引入有限信息最大似然估计。第4章，包括方差计算的重要性和存在的问题，解决方差计算的思路和根据，方差计算的具体方法以及分块刀切法LIML估计效果的数据模拟。第5章研究估计结果的检验问题。第6章是本研究的结论部分，总结了整个研究的过程，包括DPSEM的法LIML估计方法及其检验方法的优势和有待进一步解决的问题。除此之外，它还带给我们一个新的视野，提出了与动态面板结构方程模型估计相关的其他研究课题。

第1章 导论

 1.1 研究背景和意义

 1.2 国内外相关文献综述

1.2.1 国外的研究现状

1.2.2 国内的研究现状

 1.3 研究的基本思路和方法

 1.4 研究的创新点和主要框架

第2章 模型估计的基本问题

 2.1 模型的基本形式

2.1.1 动态面板结构方程模型（DPSEM）

2.1.2 模型的可观测形式和识别条件

2.1.3 模型估计需要的假设条件

 2.2 模型估计需要解决的问题

2.2.1 0FS形式中变量的内生性

2.2.2 大量工具变量的弱外生性

2.2.3 个体效应的过滤

2.2.4 模型误差项的序列相关

 2.3 现有估计方法及问题

2.3.1 广义工具变量估计

2.3.2 全信息最大似然估计

第3章 有限信息最大似然（LIML）估计引进的探讨

 3.1 LIML估计引进的思路和依据

3.1.1 单方程估计的灵活性

3.1.2 工具变量的选择及其弱外生性的影响

 3.2 LIML估计引进需要解决的问题

3.2.1 个体效应的过滤

3.2.2 工具变量的选取

3.2.3 误差项的低阶序列相关的处理

 3.3 LIML估计量的推导和计算

3.3.1 方程系数的LIML估计量

3.3.2 误差方差的LIML估计量

 3.4 方程系数的LIML估计量渐近性质的证明

3.4.1 系数估计量的一致性

3.4.2 特殊设定下系数估计量的渐近正态性

 3.5 LIML估计效果的模拟

3.5.1 具体模型和模拟样本的产生

3.5.2 系数估计量的收敛性

3.5.3 LIML的估计量的有限分布

第4章 有限信息最大似然估计量方差计算的讨论

 4.1 方差计算的重要性和存在的问题

 4.2 解决方差计算的思路和根据

 4.3 方差计算的方法

4.3.1 分块刀切法

4.3.2 参数自助法

 4.4 分块刀切法LIML估计效果的模拟

4.4.1 分块刀切法LIML估计量的经验分布

4.4.2 分块刀切法对LIML估计量分布的影响

第5章 有限信息最大似然估计结果检验方法的探讨

 5.1 现有的LIML估计结果检验的方法

 5.2 现有方法引入DPSEM需要解决的问题

 5.3 合适检验统计量的构造

5.3.1 调整的Anderson Rubin检验

5.3.2 调整的K检验

5.3.3 调整的条件似然比检验

5.3.4 密集计算估针的z检验

 5.4 LIML估计结果检验的蒙特卡罗模拟

5.4.1 分块刀切法的2检验统计量零假设的标准分布

5.4.2 几种检验方法势的比较分析

第6章 研究结论和有待进一步解决的问题

 6.1 DPSEM的LIML估计的优势

6.1.1 估计量的有限样本性质

6.1.2 估计结果检验的建立

 6.2 LIML估计有待进一步解决的问题

6.2.1 LIML估计的局限性

6.2.2 模型误差序列相关下估计量的渐近方差

 6.3 相关课题进一步研究的方向

参考文献

后记