变系数模型是经典线性模型的成功推广,可加模型,部分线性模型等模型可看作是它的特殊情形,变系数模型研究是近年来高维数据回归的一个新的研究方向,避免所谓的“维数灾难”。它既保留了非参数的回归稳健的特点,又具有结构简单易解释等优点,许多科研学者做过相关一些方面的研究,如Jianqing Fan对参数的二步估计等。但是在实际生活中,如民意调查,市场调研,社会经济调查,临床试验等,由于人为或各种不可知因素,都容易导致数据的缺失。数据缺失问题越来越引起入们的普遍关注。　　 为了更好的将变系数模型应用于实践中,本文研究了在响应变量随机缺失条件下的变系数模型。对缺失响应变量采用完全记录法,均值借补,以及逆边缘概率加权借补三种处理方法,得到了在这三种情况下的系数估计并证明了估计的渐近正态性。此外,在逆边缘概率加权借补下给出了系数函数的经验似然比统计量,且在一定条件下证明其具有渐近卡方性,从而构造了系数函数的逐点置信区间。