由于对统计模型准确性的影响,参数估计成为建立统计模型中关键的部分之一。半参数模型有较强的适应性,因为在模型中既包含了线性部分,又有非参数部分的信息。对于半参数模型,学者们提出了许多切实可行的参数估计方法。本文主要研究出现复共线性情况时,如何将一些线性模型中的经典理论引用到半参数模型中。从这一角度出发,我们采用较高维差分矩阵消除非参数部分的影响,提出了两类基于差分的估计,在MSEM(均方误差矩阵)和MSE(均方误差)准则下与常见差分估计(差分最小二乘估计、差分岭估计和差分Liu估计)进行优良性比较。考虑到半参数模型中设计矩阵存在强弱病态的情况,首先提出了基于差分的修正估计,即差分修正岭估计和修正Liu估计。分为两个角度进行了分析,一个是从提出的差分修正估计的性质出发,讨论了差分修正估计的一些统计性质;另一方面是基于MSEM准则下,与常见的差分进行优良性比较,并从数值模拟和实例多个角度进行理论验证,说明在一定条件下,基于差分的修正估计更优。进一步地,基于Kurnaz和Akay提出的新Liu估计,在半参数模型中利用差分方法,我们提出了基于差分的新Liu估计。它也是能解决差分后模型的复共线性问题的有偏估计,特别地,它是差分最小二乘估计、差分岭估计、差分Liu估计的一般形式,并且可以通过设置估计中的函数f(k)来改变估计,减小估计的均方误差。同时,通过局部最优MSE(均方误差)得到f(k)的一般形式为:f(k)=ak+b,系数可以以求中间值或者均值的方式给出。接着,在MSE准则下,与差分最小二乘估计、差分岭估计和差分Liu估计进行了优良性比较,给出定理,在一定条件下,差分新Liu估计优于其他三种估计。最后通过模拟,对定理条件和结论进行检验,在一般情况下,此估计方法应用于半参数模型中是更优的。