可加模型是一种重要的非参数模型。它经常被应用到经济统计和金融时间序列分析中。可加模型不仅可以拟合线性数据,而且还可以拟合非线性数据,此外,它还能有效地避免普通非参数回归中所面临的“维数灾难”问题。因此,对可加模型进行研究具有重要意义。　　到现阶段为止,已有许多专家对可加模型的估计及其渐近性质进行了研究,然而,对该模型的序列相关检验的研究还比较少。对于一个拟合得好的模型,一般要求拟合出来的残差为白噪声,即残差满足独立同方差。若独立性破坏,模型存在序列相关,则会导致诸多问题,例如估计量非有效,预测失效等等。本文正是基于这方面的考虑,讨论了可加模型的序列相关检验。本文的内容安排如下:　　第一章,为绪论部分,主要对序列相关检验、可加模型的研究现状以及经验似然方法做了简单介绍。　　第二章,研究了可加模型的估计方法以及渐进性质,这为后面对可加模型进行序列相关检验以及相关定理的证明奠定了基础。　　第三章,提出了利用VT,P和经验似然两种方法对可加模型中的序列相关问题进行检验,构建了经验似然比检验统计量和VT,P检验统计量,分别得到了零假设下它们的渐近分布,并对其做了数值模拟和实例分析,结果表明这两种方法都具有良好的有限样本性质。　　第四章,主要是对第三章中的主要定理和结论的证明。　　第五章,对全文做了整体性的总结,对该文章的进一步深入研究探讨做出了展望。