هنگامی که داده ها از یک الگوی خطی ثابت تبعیت نکنند و به شکل پویایی بر حسب زمان یا مکان الگوهای متنوعی داشته باشند، مدل های با ضرایب متغیر به عنوان مهم ترین ابزار برای کشف الگوهای پویا در آنها مطرح می شوند. این مدل ها تعمیم طبیعی مدل های کلاسیک پارامتری هستند که با تفسیر پذیری خوب، محبوبیت زیادی در تجزیه و تحلیل داده ها به دست آورده اند. انعطاف پذیری و تفسیر پذیری بالای این مدل ها سبب کاربرد زیاد آنها در داده های واقعی شده است.

در این مقاله ضمن مرور مختصری بر مدل های با ضرایب متغیر به روش برآورد پارامتر با استفاده از تابع هسته و اسپلاین مکعبی پرداخته و فاصله اطمینان و آزمون فرض برای توابع پارامترها به دست می آوریم. در نهایت با استفاده از داده های واقعی نرخ تورم ایران در سالهای 1368 تا 1396، کاربرد و قابلیت های مدل با ضرایب متغیر را در تفسیر نتایج نشان می دهیم چالش اصلی عدم برازش مناسب مدل داده های پانلی و نیز مدل های با واریانس غیر ثابت سربهای زمانی مثل مدل های آرچ و گارچ و مشتقات آنها به این داده هاست که استفاده از مدل های با ضرایب متغیر را توجیه می نماید.