常微分方程（ODE）是物理学、化学和生物学中广泛使用的模型。特别是，这种数学形式用于描述复杂系统的演化，它可能由耦合非线性微分方程的高维集组成。在这种情况下，我们提出了一种从时间序列中估计索引ODE的参数的通用方法。我们的方法能够缓解经典参数方法遇到的计算困难。这些困难是由于模型的隐含定义造成的。我们建议使用回归函数的非参数估计作为构造M估计的第一步，并证明了在一般条件下导出的估计的一致性。在样条估计的情况下，我们证明了渐近正态性，并且收敛速度是参数估计的通常$\sqrt{n}$-速度。对这一新的参数估计族的精化给出了一些看法。