第I部構造方程式モデルの基礎
1.構造方程式モデルの例
　1.1賃金と教育水準を巡って
　1.2消費と所得の時系列関係を巡って
　　1.2.1マクロ消費関数
　　1.2.2消費と所得の確率過程
　1.3構造方程式モデルと計量経済学の展開
　　1.3.1需要関数の推定問題
　　1.3.2計量経済学の展開
　　1.3.3マクロ計量モデルと非定常時系列
　　1.3.4ミクロ計量経済学とマクロ(時系列)計量経済学
2.構造方程式モデルの基礎
　2.1構造方程式・線形同時方程式と多次元時系列モデル
　　2.1.1線形同時方程式と構造方程式
　　2.1.2識別性と構造方程式モデル
　2.2構造方程式モデルの推定問題
　　2.2.1誘導型と構造方程式
　　2.2.2構造方程式の制限情報推定
　2.3非線形性・変数誤差・因果関係
　　2.3.1非線形計量モデル
　　2.3.2構造方程式と変数誤差・線形関数関係
　　2.3.3Granger因果性と内生性・外生性
　2.4条件付期待値変数とDSGE方程式
　　2.4.1条件付期待値変数を含む構造方程式モデル
　　2.4.2合理的定常解・非定常解・バブル解
　2.5構造方程式の推測を巡る最近の展開
　　2.5.1弱操作変数・多操作変数問題・パネル計量問題
　　2.5.2非定常時系列間の関係
3.セミ・パラメトリック推定：GMMと経験尤度法
　3.1一般化積率法(GMM)
　　3.1.1推定方程式のGMM推定
　　3.1.2非線形時系列構造方程式モデルとGMM
　3.2推定方程式と経験尤度法
第II部構造方程式モデルの展開
4.構造方程式モデルの検定問題
　4.1識別性・外生性・係数の有意性の仮説
　　4.1.1制約条件の定式化
　　4.1.2係数の有意性とt検定
　4.2尤度比検定と制限情報最尤推定法
　4.3統計量の極限分布
　　4.3.1標準的場合
　　4.3.2弱操作変数の場合
　　4.3.3多操作変数の場合
　4.4縮小階数回帰問題
　4.5共和分問題
5.推定量の小標本特性
　5.1母数の表現とシミュレーションの方法
　5.2推定量の標本分布の図
　5.3経験尤度推定量とLIML推定量
　5.4GMM推定量とTSLS推定量
　5.5非正規性・分散不均一性・非線形性の影響
　5.6積率の非存在・小標本分布の近似・漸近展開
　　5.6.1標本分布の漸近展開
　　5.6.2多操作変数のときの近似
6.多操作変数・弱操作変数の漸近理論
　6.1LIMLの漸近最適性
　　6.1.1漸近正規性
　　6.1.2多操作変数・弱操作変数の下での最適性
　6.2係数の有意性とt検定の補正
　6.3LIMLの修正法
　　6.3.1分散不均一性の問題
　　6.3.2LIML推定の修正
7.単位根・共和分と構造方程式モデル
　7.1単位根の検定問題
　　7.1.1単位根仮説と統計量
　7.2多次元時系列と非定常性
　　7.2.1多次元時系列における共和分仮説
　　7.2.2単位根・階数条件の仮説検定
　7.3検定統計量の漸近分布
　7.4単位根仮説の下での推定量の漸近分布
　　7.4.1単純単位根の推定問題
　　7.4.2構造方程式としての共和分関係の推定
　7.5数理的導出
8.共和分・構造変化と構造方程式モデル
　8.1構造変化と共和分
　　8.1.1トレンドの変化と固有値の挙動
　　8.1.2トレンド変化の下での共和分仮説検定
　　8.1.3トレンド関数の共変動仮説
　8.2検定統計量の分布
　　8.2.1統計量の漸近分布
　　8.2.2構造変化点を含む場合の極限分布
　8.3実証分析への含意
　8.4数理的導出
9.要約と展望
付録A.数理的補論
　A.1線形モデルにおける漸近理論
　　A.1.1標準的場合
　　A.1.2単位根の場合
　A.2いくつかの補題と証明
　A.3ブラウン運動とその汎関数
　　A.3.1ブラウン運動
　　A.3.2確率積分と伊藤の公式
文献
索引