很多的经济规律具有相依关系,可以用时间序列模型来刻画,这些数据除了具有相依关系外,还受其他因素的影响,有时候还会呈现出一种非线性的关系。实证研究表明,半参数自回归模型较传统的线性回归而言,能更好的拟合此类数据。因此,带有非线性解释变量的半参数自回归模型应运而生。本文提出了一类半参数可加自回归模型,考虑了模型参数和非线性函数的估计问题,并将该模型应用于黄金价格数据的实证分析之中。为了刻画时间序列数据的非对称性和阈值性特征,提出了一类半参数门限自回归模型,给出了估计模型的参数和非线性函数的数值算法,通过数值模拟验证了估计的效果,并给予所提出的模型拟合了人民币兑美元的中间价数据。文章主要内容包括以下两个部分:第一部分构造了一类半参数可加自回归模型,基于条件最小二乘方法及核估计方法给出了估计模型参数和未知函数的算法,讨论了估计量的渐近性质,通过数值模拟验证了估计的效果,并将模型应用于黄金价格数据的实证分析之中。实证分析结果表明,所提出的模型较现有模型能更好的对黄金价格规律进行拟合。第二部分构造了一类半参数门限自回归模型,基于单网格搜索方法估计模型的门限参数,并利用本文前面提出的方法估计模型的未知参数和未知函数,通过数值模拟验证了估计的效果,并将模型应用于人民币兑美元中间价数据的实证分析之中,实证分析结果表明,所提出的模型较现有模型能更好的对人民币兑美元的中间价数据进行拟合。