1、樣本數據問題：在樣本數據中，出現了異常值或極端值等情況，導致參數估計值偏離真實值。這種情況下，可以嘗試對數據進行清洗和篩選，去除異常數據，以提高參數估計值的準確性。2、模型設定問題：誤差修正模型的參數估計值受到模型設定的影響，如果模型假設不夠合理，或者變量之間存在非線性關系，一般會導致參數估計值出現偏移。這種情況下，需要重新檢驗模型假設和結構，并進行適當的修正。3、統計方法問題：在參數估計過程中，使用的統計方法一般存在一些問題，比如偏差、方差等問題，導致參數估計值產生偏移。這種情況下，需要仔細檢查所使用的統計方法和算法，并選擇更加準確和穩健的方法。