非参数和半参数方法是当前非线性时间序列分析研究的热点问题。虽然非参数和半参数回归分析的理论已有许多重大的进展,但是,它们在实际问题中的应用却较少。本文主要是将已有的非参数和半参数回归分析的理论与方法应用于具有外生变量的非线性时间序列模型之中,建立了我国城镇居民可支配收入和消费性支出数据的可加系数自回归模型、我国人口总量和GDP总量数据的半参数自回归模型和函数系数自回归模型、SARS日增量和当天最高温度的函数系数自回归模型,具体内容如下:1.利用多项式样条方法建立了我国城镇居民可支配收入和消费性支出数据的可加系数自回归模型,计算结果表明该模型优于线性自回归模型和非参数自回归模型。2.利用核方法对我国人口总量和GDP总量数据建立了半参数自回归模型,同时利用多项式样条方法建立了该组数据的函数系数自回归模型。3.利用局部线性方法对SARS日增量和当天最高温度数据建立了函数系数自回归模型。