现代经济学大体上可以分为微观经济学，宏观经济学和计量经济学三大部分。计量经济学主要致力于改进现有的统计学方法并提出新的方法，以估计和检验微观和宏观经济学中的各类理论模型。为了实现这一目的，计量经济学需要提出一种方，来处理经济数据在其收集过程中产生的误差和（由于经济人的最优化行为而产生的）内生性。
数学上，一个经济学模型可以用可观测变量和不可观测变量的一系列总体概率分布来刻画。这些概率分布由一些未知参数决定，其中包括我们感兴趣的参数，也包括多余参数。如果一个经济学模型中的所有未知参数的取值范围（即参数空间）是有限维的，则称该经济学模型为“参数模型”；如果其未知参数的参数空间是无限维的，则称之为“非参数模型”；如果我们感兴趣的参数的取值范围是有限维的，但多余参数的参数空间是无限维的，则称之为“半参数模型”；如果我们感兴趣的参数中有一部分是有限维的，而另外一部分是无限维的，则称该模型为“半非参数模型”。经济问题往往由于过于复杂而很难以用一个有限维的参数模型正确刻画；相比之下，半参数和半非参数模型则更加灵活，使得研究者可以只事先设定具有重要经济学含义的结构，却不用设定完整的（动态）一般均衡关系以及可观测和不可观测变量之间复杂的交叉联系。
Lars Peter Hansen（2013年诺贝尔经济学获得者）提出的广义矩估计方法(1982, Econometrica) 是经济学领域应用最为广泛的半参数估计方法。广义矩方法在对资产价格分析和宏观经济动态模型中取得了尤为显著的成功。Hansen教授在1982年提出广义矩方法的论文中，假设有限维未知参数θ_{0}是无条件矩方程的唯一解。
陈教授在计量经济学领域最重要的突破性贡献在于她提出了一套对于具有内生性的半非参数条件矩模型的估计和推断方法。这一类模型放松了残差函数的参数化假设，并允许残差函数依赖于内生变量Y_{t}的某种未知函数形式。而考虑内生性问题，则可能是计量经济学区别于统计学的最重要特征。Hansen 1982年的广义矩方法固然可以用于处理含内生变量（例如，模型（2）中的..）的非线性参数回归模型；然而，要处理含有内生解释变量的非参数模型和半非参数模型，技术上却有相当大的难度。详情可参考Newey and Powell (2003) 和Blundell and Powell (2003)。事实上，在Ai and Chen (2003, 2007) 的工作之前， 对于上述的简单的部分线），学术