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本篇论文第一章主要根据半参数变换将二元证券指数X的数据变成样本偏斜度为0的新的数据Y,使其成为一种对称的情况,然后通过Y空间的核密度估计的逆变换间接得到X空间的密度估计。最后通过模拟显示我们发现用此方法得到了一种很好的光滑的估计量。第二章所讨论的内容是指数分布的尺度参数在q-对称熵损失函数下的最小风险同变估计、贝叶斯估计和最小最大估计。并且对（cT+d）-1形式的估计的可容许性和不可容许性给出了讨论。