由于其在内生性半参数模型的广泛适用性，陈晓红与其合作者自发表至今得到了大量学术论文的引用。Hansen在其2014年的诺贝尔论文中引用了为数不多的几篇计量经济学理论论文，而陈与其合作者就是其中之一。
陈教授也在针对筛分M估计方法（包括筛分极大似然估计，筛分最小二乘，筛分非线性最小二乘，筛分分位数回归等）大样本性质的研究上做出了突出的贡献。她还研究了微观计量经济学、面板数据和非线性时间序列中的非参数和半参数模型的筛分M估计和统计推断问题。这些学术贡献中，关于非线性时间序列半参数模型的部分可以参考Chen and Shen (1998), Chen and White (1999) Chen, Liao and Sun(2014)；而关于部分识别模型中筛分似然比推断方法的部分可以参考Chen, Tamer and Torgovitsky (2011)。2007年，陈教授受邀在Handbook of Econometrics的第六卷里面撰写了关于筛分方法的专题章节。她在文中令人信服地阐述了，当考虑有内生性和潜在异质性的复杂半非参数模型时，筛分方法在估计和统计推断上具有很大的灵活性和优势。她这篇专题章节此后被大量理论和应用计量经济学家引用。
陈教授在半参数和半非参数估计和统计推断等领域做出了突出的理论贡献。与此同时，她的理论研究也容易被应用于微观经济学、宏观经济学、金融时间序列的诸多问题上。她本人也研究了以下应用问题的估计和统计推断：
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