本文提供的半非参数时间序列模型可能不规则函插件筛参数M估计的渐近正态性的一般理论。我们表明,即使在筛得分过程不是鞅差,插入式筛的M估计的渐近方差不规则(即慢于根-T估)的功能是一样的那些独立的数据。然而,忽略有限样本在时间依赖可能不会导致准确推断。然后,我们提出了一种基于一个“,”预渐近“筛方差估计捕获时间的未知形式依赖一个易于计算,更准确的推理过程。我们使用正交序列长远来看方差(OS-LRV)估计构造“,”预渐近“沃尔德统计。对于双方定期(即根-T估)和不规则函,缩放“,”预渐近“瓦尔德统计数字是渐近˚F时分布在OS-LRV估计方面的序列号举行...固定筛参数M估计。模拟表明,我们的规模“,”预渐近“Wald检验为F临界值比传统的Wald检验与卡方临界值有限的样本中更精确的尺寸。