联立方程模型在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起重要作用，但以往的线性或非线性联立方程模型容易造成单方程的设定误差，致使联立方程的累积误差很大，不能很好地反映现实中的经济现象。而非参数回归模型具有较线性或非线性回归模型更好的拟合优度，非参数联立方程模型是较传统联立方程模型更贴近现实经济现象的模型，能较好地拟合现实中的经济状况，其局部斜率的变化还可反映经济结构的不断调整过程。此章参考文献[1]将非参数回归模型的局部线性估计方法与传统联立方程模型估计方法相结合，在随机设计（模型中所有变量为随机变量）下，提出了非参数计量经济联立模型的局部线性工具变量（固定窗宽）估计并研究了它的大样本性质。然而，变窗宽估计的窗宽可随着观察点的不同而不同，这样有的附近数据多的点的窗宽可取小一些，附近数据少的点的窗宽可取大一些，从而改进估计效率。本章在此章参考文献[1]的基础上提出了非参数计量经济联立模型的局部线性工具变量变窗宽估计并利用概率论中大数定理和中心极限定理等定理在内点处研究了它的大样本性质，证明了它的一致性和渐近正态性。它在内点处的收敛速度达到了非参数函数估计的最优收敛速度。