形式为$y_i=f_i（θ）+varepsilon_i$的随机回归模型，其中随机扰动$\varepsilen_i$相对于$\sigma$-fields$\{mathcal的递增序列形成鞅差序列{G} _ i\}$和$f_i$是一个随机的$\mathcal{希腊}_{i-1}$-未知参数θ的可测函数，涵盖了广泛的非线性（和线性）时间序列和随机过程模型。在此，建立了这些随机回归模型中θ的最小二乘估计的强相合性和渐近正态性。在线性情况下，$f_i（θ）=θ^T\psi_i$，它们用随机$mathcal约化为线性最小二乘估计$（sum^n_1\psii\psi^T_i）^{-1}\sum^n_1\ psi_i y_i$的已知结果{希腊}_{i-1}$-可测量回归变量$\psii$。