Qiu,Shao和Yang(2013)介绍了趋势自回归过程的系数推断,他们文中给出的模拟研究表明他们的方法显然比众所周知的移动平均方法要好。可是,非参方法只适用于趋势变化非常缓慢的情况,对于本文趋势项为线性的情形,非参方法就不再适用。在这篇论文中,我们提出用参数方法中最小二乘的方法去估计线性趋势。根据Lee和Lund(2012)的结论:线性趋势的普通最小二乘估计与广义最小二乘估计是渐近等价的。所以,我们可以用普通最小二乘估计代替广义最小二乘估计,大大地降低了计算量,同时也证明了我们提出的估计是有效的:带有线性趋势的自回归系数的Yule-Walker估计与不含线性趋势的自回归系数是渐近等价的。也就是说Yule-Walker系数估计并不受趋势项影响。文章第三部分我们做了数据拟合,拟合结果与我们的理论相一致。