经验似然方法是由Owen提出的一种非参数统计推断方法，具有良好的渐近性质，如何将这种方法用于部分线性 ARCH误差模型的统计推断是一个热点的问题.虽然文献中利用最大似然估计的方法构造了经验似然统计量，但要求误差项的四阶矩有限，这个要求一般对金融时间序列过于苛刻。因此，本文利用最小绝对偏差（LAD）估计方法构造经验似然统计量，在误差项是厚尾分布的情况下，分别推导出LAD估计量和经验似然比统计量的渐近性质。　　本研究主要内容包括：⑴对部分线性ARCH误差模型，构造参数的目标函数，然后求目标函数的最小值，得到LAD估计量；⑵根据鞅的中心极限定理和遍历性定理，证明了LAD估计量的渐近正态性，并且给出了渐近正态置信区域；⑶在LAD估计的基础上，构造了经验似然比统计量，然后了证明经验似然比统计量的渐近性质，并且给出了经验似然置信区域；⑷进行数据模拟，计算置信区域的覆盖率，通过进行对比，得出经验似然方法具有更好的优越性。