部分识别入门：计量经济学的创新性方法

1 何谓部分识别
1.1 引言
1.2 部分识别的想法
1.3 基本模型的设定
1.4 何谓识别问题
1.5 独立性假设和传统计量经济学
1.6 部分识别
1.7 没有使用任何假设的区间范围
1.8 结语
附录1
附录2
附录3
2 增函数假设的部分识别
2.1 引言
2.2 增函数假设的区间范围
2.3 凹性增函数假设的区间范围
2.4 供需函数变动的部分识别
2.5 结语
附录
3 工具变量假设和单调工具变量假设的部分识别
3.1 引言
3.2 工具变量假设的区间范围
3.3 单调工具变量假设的区间范围
3.4 线性函数的工具变量假设和单调工具变量假设的识别功效
3.5 结语
4 单调处理选择假设的部分识别
4.1 引言
4.2 单调处理选择假设的区间范围
4.3 凹性增函数假设和单调处理选择假设的区间范围
4.4 结语
5 部分识别的平均处理效应和概率分布的实证研究
5.1 引言
5.2 相对于随机化比较实验法和工具变量法的部分识别方法的优势：逮捕家庭暴力嫌疑者能够多大程度地防止其再次施暴
5.3 政策效果估计(项目评估)：食品配给政策的儿童健康影响效果
5.4 概率分布的估计：工资分布及使用工资分布估计的不平等程度
5.5 结语
6 博弈论的部分识别
6.1 引言
6.2 博弈多重均衡导致的识别问题
6.3 多重博弈均衡识别的部分识别方法
6.4 拍卖识别问题的部分识别方法
6.5 结语
7 部分识别的推断
7.1 引言
7.2 矩不等式
7.3 集合估计
7.4 置信集合
7.5 结语
参考文献