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近几年，学者们在NOD序列不等式研究方面取得了一定的成果，例如：Ber-nstein不等式、Rosenthal型不等式等，这些理论的发展促进了NOD序列在统计领域的应用.在统计领域，研究一个序列的大样本性质是热门的一个话题，例如PA序列，NA序列等大样本性质已有大量成果，但就NOD序列而言，其大样本性质的研究成果却很少. 随着金融市场的日益复杂，风险的评价和测量得到了学者的高度关注.风险大小是在投资决策中首要考虑因素，如何科学有效的度量行业风险是一个亟待攻克的解题.二十世纪90年代以来，极值理论已逐步在金融风险管理领域得到应用.现有的研究成果并没有系统比较各种度量风险方法的利弊，不正确的度量方法可能导致金融决策的失误. 本硕士论文具体研究分为四章： 第一章是序言部分，着重介绍NOD序列大样本性质研究背景以及风险度量的发展. 第二章主要研究NOD下VaR样本分位数估计的强相合性及其Bahadm表示.利用NOD样本的性质和相关不等式，研究了在NOD序列下，风险度量VaR非参数估计量的性质.证明了VaR样本分位数估计的强相合性，同时也给出了VaR样本分位数估计的Bahadur表示. 第三章主要研究NOD序列回归函数小波估计的渐近正态性.文章对于非参数固定设计回归模型Yi=g(xi)+εi,i
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