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从Zellner提出的平衡损失函数出发，通过讨论平衡损失风险，得到线性回归模型中回归系数的各种估计。
论文共分为五章：
第1章概括介绍线性回归模型回归系数估计的一些理论和方法，并给出均值向量与协方差阵、随机向量的二次型、矩阵微商等预备知识．
第2章针对平衡损失风险提出最小风险估计，并给出一个非线性估计β<,w>及其统计性质，特别得到Pitman准则下，恒有β<,w>一致优于最小二乘估计β的结论．
第3章给出线性回归模型和奇异模型在平衡损失下回归系数的可容许估计，同时讨论约束回归模型在平衡损失下回归系数的可容许估计，也得到线性回归模型回归系数的线性Minimax估计，并证明其唯一性．
第4章在线性无偏估计类中，得到平衡损失下线性回归模型和奇异模型回归系数各自的最优线性无偏估计，当协方差阵Σ未知时，给出回归系数最优线性无偏估计相对效率的定义，并得到相对效率的上(下)界．
第5章就线性回归模型在平衡损失后验风险下，针对参数服从三种不同的先验分布，分别得到平衡损失下的Bayes。