时间序列的拟合优度检验是统计理论中非常重要的内容。在独立同分布的情形下,前人已经做了较多研究。对于相依数据的研究还有待完善。经验似然是Owen(1988)在完全样本下提出的一种非参数统计推断方法,它有类似于bootstrap的抽样特性。这一方法与经典的统计方法比较有很多突出的优点,如：Wilk’s性质和Barlett纠偏性。Chen, Hardle and Li (2003)在前人基础上充分利用经验似然的优点,改进了拟合优度的检验结果。本文对Chen, Hardle and Li (2003)的研究进行了进一步地改进。由于局部多项式方法在估计条件均值函数m(x)=E(Y|X=x)方面,相比于NW核估计方法有许多更优良的性质,所以,本文中我们引入了局部多项式估计代替上文中的NW估计方法来估计条件均值函数,继而建立估计量的经验似然,并证明了一个引理,从而获得经验似然比的估计。然后在此基础上构造检验统计量,并与HM统计量做了比较,展现经验似然统计量的优势。最后分别用理论上的渐近分布和bootstrap两种方法研究了该统计量的分布,得出了拒绝域,从而可以期望获得更好的检验结果。