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　　面板數據是一類重要的統(tǒng)計數據形式，面板數據模型是計量經濟學研究的重要內容，它具有單純截面數據模型或時間序列數據模型所不具備的優(yōu)勢，在應用研究中被廣泛采用。
　　《面板數據模型回歸系數估計及Hausman檢驗統(tǒng)計量的統(tǒng)計診斷》基于數據刪除模型、廣義影響函數、Cook曲率度量三種方法，對面板數據模型三種參數估計方法（協(xié)方差估計、廣義小二乘估計、極大似然估計）以及模型設定Hausman檢驗統(tǒng)計量展開統(tǒng)計診斷研究，并將理論成果應用于中國宏觀經濟數據。

　　異常值的識別和處理一直是統(tǒng)計學研究中的重要內容。統(tǒng)計診斷作為異常值識別的一種重要手段而被研究者關注。不同模型下的參數估計和假設檢驗統(tǒng)計量的統(tǒng)計診斷被廣泛研究。筆者正是在這一學術背景下確定了博士論文選題：《面板數據模型回歸系數估計及Hausman檢驗統(tǒng)計量的統(tǒng)計診斷》。
　　面板數據模型可以分為固定效應模型和隨機效應模型，不同模型設定下的參數估計方法也不相同。協(xié)方差估計適用于固定效應模型，估計量具有無偏性、一致性、有效性，在隨機效應模型中雖然仍具有無偏的和一致的，但卻不是有效的。廣義最小二乘估計則適用于隨機效應模型，在固定效應模型中不僅不是有效的，還是非一致的。由此可見，模型設定檢驗對面板數據建模的重要性。Hausman檢驗是當前最廣為接受的面板數據模型設定檢驗方法。由于Hausman檢驗統(tǒng)計量是基于模型參數估計構建的，所以本書將先研究面板數據模型參數估計的統(tǒng)計診斷，并在此基礎上，對Hausman檢驗統(tǒng)計量的統(tǒng)計診斷問題進行研究。本書的研究分為八章，具體結構安排如下：
　　第1章為緒論，對本書的研究背景和研究意義進行介紹，簡要總結了本書主要的研究內容和創(chuàng)新之處，并對本書結構安排進行說明。
　　第2章對統(tǒng)計診斷方法和面板數據模型進行介紹。對于統(tǒng)計診斷方法，本書重點介紹了基于數據刪除模型的診斷方法、基于廣義影響函數的診斷方法以及基于Cook曲率度量的診斷方法；對于面板數據模型，本書重點介紹模型參數估計和設定檢驗-Hausman檢驗，其中參數估計包括固定效應模型的協(xié)方差估計、隨機效應模型的廣義最小二乘估計和極大似然估計。

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