本文主要研究部分线性模型中自回归模型的估计及其应用问题,包括部分线性自回归模型的核估计及偏核光滑估计。主要内容包括:1.对线性自回归模型中的滞后阶数的选择方法及该模型的几种参数估计进行了分类,并对几种估计方法做了比较分析。然后,将该模型应用于我国原煤产量月度预测分析问题中,结果表明:线性白回归模型比较简单,不能很好的体现实际问题中影响因素的特点,使得预测结果误差较大。2.对部分线性自回归模型在挑选显著变量、确定最佳带宽及对未知量估计的方法上做了_些研究。并应用于我国原煤产量月度预测分析问题中,结合线性自回归模型中的定阶方法,确定了模型的参数变量和非参数部分变量;然后对这一实际问题建立的模型与直接建立的自回归模型,从拟合和预测两个方面作比较,结果得出:部分线性自回归模型因为考虑了非线性因素的影响,其拟合和预测精度都比较高。从而可以为我国原煤产量未来预测提供一个可行的方法或依据。3.给出了部分线性自回归模型的偏核光滑估计及模型参数部分的估计偏差,并通过构造广义的交叉核实函数对模型中的带宽进行选择。然后,利用所得结果建立了煤油电企业商品价格指数的部分线性自回归模型,从模拟计算结果可以看出该模型模拟效果较好,从而验证了此偏核光滑估计是一个有效估计。