Este trabajo estudia el problema de estimación para modelos de variables instrumentales heterocedásticos de coeficiente semi-variable con respuestas faltantes. Primero, proponemos los estimadores ajustados para parámetros desconocidos y coeficientes funcionales suaves utilizando el método de mínimos cuadrados del perfil ordinario y la técnica de ajuste de variables instrumentales con datos completos. En segundo lugar, presentamos un estimador ajustado de la varianza del error estocástico empleando la técnica de estimación del núcleo de Nadaraya-Watson. En tercer lugar, aplicamos el método de ponderación de probabilidad inversa y la técnica de ajuste de variables instrumentales para construir los estimadores ajustados ponderados adaptativos para parámetros desconocidos y coeficientes funcionales suaves. Las propiedades asintóticas de nuestros estimadores propuestos se establecen bajo algunas condiciones de regularidad. Finalmente, se llevan a cabo numerosos estudios de simulación y un análisis de datos reales para examinar el rendimiento de muestra finita de los estimadores propuestos.