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第1章 绪论1

1.1 LDV模型的定义1

1.1.1 模型的定义1

1.1.2 模型的统计推断问题3

1.2 LDV模型中参数估计问题的研究现状4

1.3 逆回归方法6

1.3.1 逆回归的总体性质6

1.3.2 分片逆回归估计（SIR）7

1.3.3 SIR的大样本性质8

1.4 准备知识：δ-方法9

1.4.1 多元δ-方法9

1.4.2 向量估计函数的δ-方法11

1.5 本书提要12

第2章 多重二元响应模型回归系数的估计14

2.1 多重二元响应模型的逆回归性质14

2.2 多重二元响应模型回归系数的逆回归估计17

2.3 估计的渐近正态性18

2.4 假设检验30

2.5 模拟研究31

2.5.1 点估计的模拟研究31

2.5.2 线性假设的检验35

2.5.3 回归变量的选择38

第3章 多元秩-序模型回归系数的估计39

3.1 多元秩-序模型的逆回归性质39

3.2 回归系数的估计41

3.3 相合性42

3.4 模拟研究43

3.4.1 模拟研究一43

3.4.2 模拟研究二46

3.5 回归系数的Bootstrap检验47

3.5.1 回归系数的线性假设检验47

3.5.2 假设检验的模拟实验50

第4章 广义多项选择模型回归系数的估计52

4.1 广义多项选择模型52

4.2 广义多项选择模型中回归系数的估计53

4.3 渐近正态性54

4.4 模拟研究68

4.4.1 点估计68

4.4.2 假设检验70

第5章 多重二元响应Probit模型的渐近有效估计73

5.1 多重二元响应Probit模型73

5.2 边际似然估计73

5.3 Fisher信息阵78

5.4 渐近有效估计79

5.5 模拟结果87

第6章 多元秩-序Logit模型回归系数的极大似然估计90

6.1 固定影响属性的多元秩-序模型90

6.2 多元秩-序Logit模型的极大似然估计91

6.2.1 多元秩-序Logit模型91

6.2.2 回归系数的极大似然估计92

6.2.3 模拟研究94

6.3 多元秩-序Logit模型的假设检验96

6.3.1 部分极大似然估计97

6.3.2 极大似然估计的渐近正态性及相关结论98

6.3.3 检验统计量101

6.3.4 假设检验的模拟研究102

6.4 实例分析102

参考文献105