SFA：随机前沿分析法 运用参数方法测算生产效率。 

DEA：数据包络分析的非参数方法，测算生产效率。

Lagrange:插值法，以该年度前后各一年数据的平均数进行插值，从而补全数据集。

AHP：层次分析法。多指标综合评价方法（类似功能的还有数据包络法、数理统计分析法）

数理统计分析法：多指标综合评价方法，主要包括因子分析、主成分分析、聚类分析、判别分析、回归分析、方差分析等

分位数回归方法：对OLS估计的扩展，他依据被解释变量的条件分位数进行回归，能够精准、全面的描述解释变量对被解释变量的变化范围及条件分布形状的影响。比OLS更加稳健。尤其是当因变量存在极端值的情况下，普通回归难以全面反映自变量对因变量影响的全貌。《农户收入差距及其根源》

PSM：倾向得分匹配，自选择问题的解决方法。主要基于可观测解释变量，影响决策变量的不可观测因素不直接发挥作用。反事实因果推断分析框架，有点是通过匹配在抽样的方法使得观测数据尽可能的接近随机试验数据，在最大程度上减少观测数据的偏差，从而解决由样本自选择造成的有偏估计问题。例：电子商务有益于农民增收吗？互联网使用对西部贫困地区农户家庭生活消费的影响

EFA:探索性因子分析用来找出多个观测变量本质结构的统计方法。 分析出多个指标之间的区别效度和收敛效度。

CFA:验证性因子分析。用来分析变量和相对应的测度项之间的关系是否符合研究者所设计的逻辑关系。其中AVE表示收敛程度  CR表示复合信度  区别效度是指不同变量之间的差异程度。如何检测：用AVE的值的平方根，如果平方根大于它与其他变量之间的相关系数，就说明有很好的区别效度  

文献计量分析法：以各种科学文献的外部特征为研究对象，以输出量必定是量化的信息内容为主要特点，采用数学与统计学方法描述、评价和预测科学技术的现状与发展趋势。

tobit模型：能够纠正正限值型变量所带来的偏差。《金融市场化提高了农户信贷获得吗》 限制因变量0-10

probit:如果存在异方差，则可能造成结果不在可靠。首先进行释然比检验（LR），如果P＜0.05，则存在异方差，此时就选择用异方差的probit模型做回归，避免结果不可靠。4

分位数回归：相比OLS回归，则可以选取任意分位数进行参数估计，并且估计量不容易受到奇异值影响。

内生性问题：一般基于以下两种原因：其一，测算误差或者遗漏变量问题。其二，因果关系问题。解决：工具变量法或者前定变量法。《互联网普及与城乡收入差距》

DID法：双重差分法。对某政策的绩效进行评价，应用DID识别的一个前提条件是处理组和控制组存在共同趋势。《西部大开发》 匹配估计量可以帮助解决DID中处理组和控制组在某政策影响前不完全具备共同趋势所带来的问题

安慰剂检验：解决基准回归可能存在遗漏变量问题