不好意思，整理的不完整，希望大家理解,能把自己整理的gauss code程序、笔记什么的放在上面，共大家分享、学习。

一个word：

包括 Bootstrap 方法一：理论
一、Bootstrap估计算法
二、主轴量和非主轴量检验
三、参数bootstrap估计
四、如何选择 ?
五、Bootstrapping 检验势损失

Bootstrap 方法二：无参数与有参数Bootstrap估计及其应用
1.1 无参数拔靴法
1.2 有参数拔靴法
Bootstrap估计应用1：置信区间估计
Bootstrap估计应用2：样本均值检验Bootstrap估计应用3：OLS估计

Bootstrap 方法三：block、Sieve
、wild Bootstrap和double、pairwise Bootstrap


gauss code分别有
1、boot confidence intervals和bootstrap normal percentile
2、TESTING MEAN BY BOOTSTRAP1和TESTING MEAN BY BOOTSTRAP2

3、bootols_dynamic和bootols_cross
4、boot_block.g5、Sieve这里只是有个yule walker估计，其他的都和一般bootstrap估计相同.文献可以参考spl2003sieve和A test for fractional cointegration using the sieve bootstrap这个pdf文件里的sieve bootstrap 估计以及应用范围。
6、Neural Network Test and Nonparametric Kernel Test for Neglected Nonlinearity in Regression Models ( Wild Bootstrap)

7、Computationally Efficient (Double Bootstrap) Variance Estimation
8、GAUSS module to implement a (pairwise bootstrap) test for contagion