文献中一般用最小二乘法估计参数分量β，而非参数分量g估计问题的大多采用样条估计、核估计和近邻估计等.本文采用了新的推断方法-经验似然推断，这种方法为半参数回归模型的研究提供了新的途径.本文针对半参数回归模型提出了参数的经验似然比统计量，在给定的基本假设条件下证明了此统计量具有渐近卡方分布，这就为进行大样本参数假设检验和构造参数的置信域奠定了基础.随后本文还研究了经验似然比统计量的渐近正态性和g的估计的收敛速度.研究结果表明，用这种方法构造的置信域有较大的覆盖概率，并且所得置信区间长度更短. 半参数模型的研究已成为一个重要的研究方向.将极具优势的经验似然方法应用于具有强解释能力的半参数回归模型，这在实际中有着更为广阔的应用背景.深信随着二者在理论和方法上的不断完善和发展，它们对经济、通信、生物等各个领域都将起着积极的促进作用.