چکیده یکی از متداول ترین مدل های آماری مطالعه شده مدل رگرسیون خطی است که خطاهایش به طور دنباله وار وابسته و از یک الگو سری زمانی پیروی می کند. در این پایان نامه کاربرد روش شبه کمترین مربعات ( ) را که به عنوان یک روش جدید برای برآورد پارامترها در مدل رگرسیون سری زمانی با خطای با ساختار مدل اتورگرسیواز مرتبه مورد بررسی و مطالعه قرار می گیرد. این روش شبه کمترین مربعات توسط چاگانتی (1997) برای تحلیل داده های طولی معرفی شد. استفاده از این روش نیازمند هیچگونه فرضی درباره توزیع داده ها نیست. لذا از دیدگاه کاربردی از این جهت حایز اهمیت است که حتی اگر متغیر پاسخ نرمال نباشد می توان به عنوان یک روش بهینه مورد استفاده قرار گیرد. در ادامه روشهای دیگری نظیر برآوردگرهای گشتاوری ( ) و ماکسیمم درستنمائی ( ) معرفی می شود. سپس با استفاده از روشهای شبیه سازی به مقایسه این روشها پرداخته و نقاط ضعف و قوت آنها را بیان می کنیم. که در این پایانه نامه شبیه سازی را با استفاده از نرم افزار sas/iml انجام داده و نتایج شبیه سازی نشان می دهد که روش برآورد بهتر از روش برآورد گشتاوری بوده و می تواند به عنوان یک رقیب مناسب در مقابل روش برآوردهای ماکسیمم درستنمائی در نظر گرفته شود .