我国当前正处于经济结构转变的关键时期,经济数据的结构在不断地发生着变化,分析经济数据的方法和所建的模型也逐步由简单发展到复杂。参数建模的方法都依赖于对模型的基本假设,回归参数的优良性质也是建立在回归残差分布是已知的条件下,因此事先设定模型形式和提供假设条件给参数模型的应用带来了一定的局限性。非参数模型在很大程度上放宽了经典计量经济模型的假设条件,使得模型的表现形式更加灵活,并且更加真实地表现数据的生成过程和更好地体现经济运行规律。因此,对非参数模型及其估计方法进行研究有着重要的理论和现实价值。2015年10月30日人民币加入SDR(特别提款权)货币篮子,这将加强我国金融市场与世界金融市场的接轨程度,同时也为非参数方法的应用提供了更多的机会。文中首先研究了窗宽和核函数,接着对不同的非参数估计方法进行了研究和对比分析,又从非参数时间序列模型形式的确定、估计方法的选择以及模型预测等方面进行了研究。实证分析部分首先运用参数方法对汇率与利率的关系建模,再利非参数方法对汇率和利率的动态关系做进一步分析,分别得出了汇率、利率密度函数的非参数估计和建立了汇率、利率的非参数时间序列模型,并在此基础上建立了汇率与利率动态关系的非参数模型。文章通过对非参数模型及其估计方法的研究得出了以下结论:第一,对常用非参数估计方法的特点进行了研究和对比分析,其中估计方法包括核估计、局部线性估计、k近邻估计、局部多项式估计等。文中探讨了各种估计方法的适用情况,为他人合理地使用提供了便利。第二,建立了人民币汇率与利率动态关系的非参数模型,旨在从变量的数量关系方面进行研究,因而抛开了更多定性因素的影响得出了变量在数据层面的相互影响关系。