本书内容主要集中在如下几个方面：首先，第一章通过对非参数估计简短的介绍，了解非参数估计技术近年来在微观计量经济学发展中的重要作用，在深刻了解计量经济学学科发展基础上，认识非参数估计方法在计量经济学发展中的重要性，特别是对现代微观计量经济学发展的必要性、迫切性和有效性。第二章主要介绍非参数密度估计的理论、方法和基本性质，以及在线性模型未知误差密度估计中的应用：在许多实际问题中误差并不一定保证服从正态分布假设、最小二乘估计的优良性遭到质疑时，如何利用非参数密度估计来解决这个问题。第三章主要介绍非参数回归估计的基本内容，除了介绍非参数回归函数估计常用到的N-W核估计估计方法及其基本统计性质外，我们还简要介绍了最近邻KNN加权核估计、局部多项式回归估计、样条光滑估计、Fourier 级数光滑估计和小波（Wavelet）估计。在第四章金融时间序列的非参数估计，给出混合样本序列非参数密度估计中的一些理论研究结果。最后还介绍了其它金融时间序列分析中的非参数技术，主要集中在目前研究热点之一的非参数GARCH类模型和非参数 模型上。

第1章  引言
1.1　计量经济模型简述
1.2　非参数估计方法简介
参考文献

第2章　非参数密度估计及其应用
2.1　非参数密度估计简介
2.2　非参数密度估计的基本性质与光滑参数的选取
2.2.1　非参数核密度估计的基本统计性质
2.2.2　光滑参数的选取
2.2.3　密度函数导函数的估计与光滑参数选取的DPI方法
2.2.4　核函数的选取与光滑参数
2.3　线性回归模型误差分布的非参数核密度估计
2.4　非参数密度估计对金融资产收益率分布估计的探索
2.5　Copula方法简介
2.6　分析资产组合相依结构的非参数核密度估计——ML两步法
2.7　中国A股市场相关结构的实证研究
参考文献
第2章附录

第3章　非参数回归及其相关问题”
3.1　非参数回归模型简介
3.2　非参数回归函数N—W核估计
3.3　核函数估计的基本性质
3.4　其他非参数回归估计方法
3.5　光滑参数的选择及其相关问题
3.5.1　选择光滑参数的标准
3.5.2　选择光滑参数的方法
3.5.3　相关问题的讨论
3.6　非参数回归估计在经济计量模型分析中的应用
参考文献
第3章附录

第4章　金融时间序列分析的非参数估计技术
4.1　引言
4.2　混合样本序列的非参数密度函数估计
4.3　金融资产收益率波动性的非参数函数估计
4.3.1　波动性的核回归函数估计
4.3.2　波动性的局部多项式估计
4.3.3　金融资产收益率波动性非参数函数估计的实证分析
4.4　金融时间序列的非参数技术
4.4.1　非参数GARCH模型
4.4.2　非参数ACD模型
参考文献
第4章附录
附录常用概率核密度函数及其函数值表
后记