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近年来，在计量经济学中创新性的部分识别方法开拓了一个急速发展的新兴领域，这一方法由于能够解决传统点识别的计量经济学无法应对的识别问题而受到学界瞩目。目前国内尚缺乏对部分识别方法系统而全面的说明，而本书恰好足以担此重任。本书作者为部分识别方法的开创者查尔斯·曼斯基的学生，对部分识别方法的基本原理及其在实证研究中的应用有充分且深刻的理解。通过学习本书，读者不仅可以基本掌握部分识别方法的理论内容，还能学会如何使用这一方法开展研究。
内容简介
部分识别方法是颠覆既有计量经济学常识的创新性研究方法，这一方法不仅能够解决传统点识别的计量经济学无法应对的识别问题，对传统计量经济学建立在各种严格假设基础上的研究结论也提出了挑战。本书深入浅出地介绍了部分识别方法核心的理论思路，通过比较部分识别方法与运用强假设的传统计量经济学方法，说明了部分识别方法所具有的优势，并结合具体的案例和数据，向读者展示了部分识别在实际研究中的应用方法。
作者简介
奥村纲雄，日本经济学家，横滨国立大学国际社会科学研究院教授，美国西北大学经济学系访问学者，东京大学经济学博士。研究方向包括计量经济学、微观经济学、劳动经济学与金融学。
目录
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32 增函数假设的部分识别2.1 引言