周巧娟，王慧丽

（1.南京审计大学金审学院 基础部，江苏 南京 210023；2.西安财经大学 统计学院，陕西 西安 710100）

0 引言

Pareto分布是一种重要的统计分布，是由意大利学者Pareto作为收入分布于1897年提出的，最初是用于分配理论中，后来被广泛地运用在很多领域，如：金融、保险、可靠性统计分析等，因此对此分布的研究具有重要的理论和应用价值. 目前，已有很多学者对Pareto分布的统计性质进行了研究. 王晓红在定时截尾数据下，研究了熵损失下Pareto分布参数的Bayes估计及可容许性［1］；韩明在均方损失及熵损失下给出了Pareto分布形状参数的E-Bayes估计和多层Bayes估计，研究其可容许性［2］；李秀敏等采用极大似然估计及其渐近正态性、轮廓似然估计和矩估计法对Pareto分布形状参数进行了估计［3］；龙兵在双边定时截尾下对Pareto分布的参数进行了估计［4］. Ming Han在不同损失函数下研究了Pareto分布的E-Bayes估计，并引入期望均方误差来度量估计误差［5］.

Podder.CK提出MLINEX函数以来［6］，越来越多的学者关注MLINEX函数. 金秀岩在MLINEX损失函数的基础上，提出了复合MLINEX对称损失函数，并在该损失下得到了对数伽玛分布尺度参数的Bayes估计、E-Bayes估计和多层Bayes估计［7］. 朱宁等在尺度参数已知的情况下研究了复合MLINEX对称损失函数下Pareto分布参数的Bayes估计、E-Bayes估计以及多层Bayes估计，并证明其可容许性［8］.

对于Bayes统计推断来说，参数估计的稳健性是一个重要的问题［9］，上述各种损失下关于Pareto分布参数的讨论中均未涉及Bayes估计的稳健性的问题. 本文给出了复合MLINEX对称损失函数的一种特例，并在……