针对来自广义指数（GE）分布的记录值样本，研究了广义指数分布的参数的估计问题。首先给出了参数的最大似然估计;在参数的共轭先验分布为贝塔先验分布，损失函数为平方误差损失和LINEX损失函数情形下，导出了广义指数分布参数的Bayes和经验Bayes估计。最后进行了Monte Carlo数值模拟，对本文提出的几种参数估计进行比较，发现在合适的先验分布条件下Bayes和经验Bayes估计值更加接近参数真实值，因此在适当的先验分布下Bayes估计和经验Bayes估计较传统的最大似然估计好。