本書針對應用計量經濟學家和社會科學研究者的需求。在一個整合框架內強調了針對各種數據類型，如連續數據、名義數據和序數數據的非參數技術，并在潛在無關變量存在的前提下討論了非參數估計量的特性。本書覆蓋了非參數計量方法及其現實應用所需的全部內容。本書中豐富的實證檢驗、數據和練習使本書成為研究生學習非參數方法的理想教材，也成為使用非參數方法的研究人員必不可少的參考。
李奇，得克薩斯A&M大學經濟學教授，休·羅伊·卡倫文學院講席教授。杰弗里·斯科特·拉辛（Jeffrey Scott Racine），麥克馬斯特大學經濟學教授，研究生項目統計學教授，威廉·麥克馬斯特參議員計量經濟學講席教授。
前言
第1篇 非參數核方法
第1章 密度估計
第2章 回歸
第3章 混合數據的頻率估計
第4章 混合數據的核估計
第5章 條件密度估計
第6章 條件累積分布函數和分位數估計
第2篇 半參數方法
第7章 半參數的局部線性模型
第8章 半參數單指標模型
第9章 可加和平滑（變）系數半參數模型
第10章 選擇模型
第11章 截斷模型
第3篇 一致模型的設定檢驗 前言
第1篇 非參數核方法
第1章 密度估計
第2章 回歸
第3章 混合數據的頻率估計
第4章 混合數據的核估計
第5章 條件密度估計
第6章 條件累積分布函數和分位數估計
第2篇 半參數方法
第7章 半參數的局部線性模型
第8章 半參數單指標模型
第9章 可加和平滑（變）系數半參數模型
第10章 選擇模型
第11章 截斷模型
第3篇 一致模型的設定檢驗
第12章 模型設定檢驗
第13章 非平滑檢驗
第4篇 非參數近鄰和序列方法
第14章 -近鄰估計方法
第15章 非參數序列方法
第5篇 時間序列、聯立方程和面板數據模型
第16章 半參數模型的工具變量和有效估計
第17章 非參數回歸模型的內生性
第18章 弱依賴數據
第19章 面板數據模型
第20章 應用非參數估計的專題
背景統計概念
參考文獻
作者索引
主題索引
譯后記
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