奇异线性模型是一类特殊的统计模型,其协方差阵是奇异的,因为其应用的广泛性,该模型引起了统计学家的极大关注.本文针对奇异线性模型的复共线性问题展开研究,提出了参数的三种新的有偏估计,并讨论了它们的相关性质.首先,针对奇异线性模型,利用有偏估计的思想,将泛岭估计和Stein估计统一到一个较大的估计类中,在均方误差矩阵准则下,讨论了新估计优于最小二乘估计的充分条件;在均方误差准则下,证明了运用Stein式压缩技术可以改进泛岭估计,运用泛岭回归技术可以改进Stein估计,并且通过数值模拟验证了新估计的优良性.其次,针对带等式约束的奇异线性模型,通过类比线性模型中的两参数估计,提出了一个等式约束两参数估计.在均方误差矩阵准则下,得到了新估计优于约束最小二乘估计、等式约束岭估计、等式约束Liu估计的充要条件,并且通过数值模拟验证了相关理论结果.最后,针对带随机约束的奇异线性模型,通过在加权混合估计中增加新的两参数估计算子,提出了一个加权混合两参数估计.在均方误差矩阵准则下,得到了新估计优于加权混合估计、加权混合岭估计、加权混合Liu估计、两参数估计的充要条件,并且通过数值模拟验证了相关理论结果.