第1章 緒論
1．1 研究背景和意義
1．1．1 研究背景
1．1．2 研究意義
1．2 國內外研究綜述
1．2．1 國外研究綜述
1．2．2 國內研究綜述
1．3 研究內容和創新點
1．3．1 研究內容
1．3．2 創新點
1．4 本書結構

第2章 統計診斷方法和面板數據模型介紹
2．1 統計診斷方法介紹
2．1．1 基于數據刪除模型的統計診斷方法
2．1．2 基于Cook曲率度量的統計診斷方法
2．1．3 基于廣義影響函數的統計診斷方法
2．1．4 其他統計診斷方法
2．2 面板數據模型
2．2．1 面板數據固定效應模型
2．2．2 面板數據隨機效應模型
2．2．3 面板數據模型的Hausman檢驗
2．2．4 其他面板數據模型理論

第3章 協方差估計的統計診斷
3．1 基于數據刪除模型的統計診斷
3．1．1 基于截面數據刪除的統計診斷
3．1．2 基于時間數據刪除的統計診斷
3．2 基于廣義影響函數的統計診斷
3．2．1 方差擾動下的統計診斷
3．2．2 自變量擾動下的統計診斷
3．2．3 因變量擾動下的統計診斷

第4章 廣義*小二乘估計的統計診斷
4．1 基于數據刪除模型的統計診斷
4．1．1 基于截面數據刪除的統計診斷
4．1．2 基于時間數據刪除的統計診斷
4．2 基于廣義影響函數的統計診斷
4．2．1 方差擾動下的統計診斷
4．2．2 自變量擾動下的統計診斷
4．2．3 因變量擾動下的統計診斷

第5章 極大似然估計的統計診斷
5．1 基于數據刪除模型的統計診斷
5．1．1 基于截面數據刪除的統計診斷
5．1．2 基于時間數據刪除的統計診斷
5．2 基于Cook曲率度量的統計診斷
5．2．1 方差擾動下的統計診斷
5．2．2 自變量擾動下的統計診斷
5．2．3 因變量擾動下的統計診斷
……

第6章 Hausman檢驗統計量的統計診斷
第7章 實際數據應用和解釋
第8章 研究總結和展望
附錄
參考文獻
后記