本文研究了分层指数-逆伽马模型的参数在Stein损失函数下的经验贝叶斯估计。对于先验分布为逆伽马分布的指数分布,我们计算了其参数在Stein损失函数下的贝叶斯后验估计及其后验期望Stein损失,作为对比我们也计算了在平方损失函数下参数的贝叶斯后验估计及其后验期望Stein损失并给出相应的理论证明;同时我们从理论推导和数据模型两个层面证明了分层指数-逆伽马模型在Stein损失函数下参数的贝叶斯后验估计和对应的后验期望Stein损失要小于平方损失函数下的贝叶斯后验估计及其对应的后验期望Stein损失。本文采用神谕法、矩估计法、极大似然估计法通过样本数据来估计先验分布的超参数,并且证明了超参数的矩估计与极大似然估计具有一致性,其中极大似然估计的一致性收敛要比矩估计快,同时还使用模拟数据对模型做了拟合优度检验,对比了三种方法求得的贝叶斯后验估计及其后验期望Stein损失,结果表明超参数的极大似然估计表现要优于矩估计,更靠近神谕法的结果。本文主要由以下部分组成:第一章为绪论介绍目前损失函数及经验贝叶斯方法的研究现状;第二章为研究工具,主要介绍了在数值模拟中用到的牛顿法、KS检验以及绝对误差的均值和其最小比例的构建过程;第三章为主要结果,主要介绍分层指数-逆伽马模型的后验贝叶斯估计和后验期望Stein损失及其相关证明;第四章为数值模拟,验证贝叶斯后验估计和后验期望Stein损失满足的两个不等式,超参数的矩估计量和极大似然估计量的一致性,模型的拟合优度检验,对三种方法得到的贝叶斯后验估计和后验期望Stein损失的比较,以及边际密度函数的图形;第五章为结论与展望,主要总结了本文主要结果和未来研究的展望。