回归分析是统计学中一个非常重要的分支，而有偏估计是回归理论中重要的内容，它不仅在一些高精端领域有广泛的应用，而且在社会经济和自然科学中也扮演着重要的角色，发挥着无可替代的作用。在实际问题的研究应用中，人们发现经典的最小二乘估计由于病态性原因，其计算结果并不总是令人满意，因此统计学家们从多方面进行努力试图克服经典方法的不足。本文针对最小二乘估计和岭估计存在的缺陷，把研究的模型推广到奇异线性模型下，在广义岭估计的研究基础上，通过改进参数，构造了一种新的有偏估计。讨论了这种新估计的一些性质并在均方误差意义下，经过理论证明，在一定条件下此估计优于广义岭估计和Liu估计。为了更好的衡量新估计的好坏，我们在结合均方误差和均方残差准则的特点，提出了一个衡量估计更优的M (c)准则，本文最后充分的证明了新估计的可容许性。因此，提出这样的一个有偏估计，不仅在数值计算上提高了精度，而且在实际应用中有重要的研究价值。