目前，对于回归模型的主要关注点在于，通过描述响应变量分布更一般的特性，扩展具有可行性的(均值)回归模型。本文将利用expectile函数为基础，在贝叶斯的框架下，假设先验函数为正态分布，非对称广义高斯分布为似然分布，建立贝叶斯expectile回归模型，推导了贝叶斯expectile回归的估计方法。本文利用R语言对模型进行了数据模拟和实证分析，利用Metropolis-Hastings算法对目标后验函数进行抽样，从而得出参数的估计，结果表示贝叶斯expectile回归模型具有一定的可行性和准确性。本文还将贝叶斯expectile回归模型应用于美国人口调查工资数据(Berndt,　1991)，对数据进行了回归拟合并计算出置信区间，结果表明，职业、受教育年限等因素对工资存在显著的影响。