1、本文主要研究應(yīng)用變系數(shù)部分線性模型對(duì)經(jīng)典資產(chǎn)定價(jià)模型的修正及分析，并通過(guò)建立非參數(shù)定向加權(quán)模型及反事實(shí)半?yún)?shù)模型進(jìn)行輔助分析。
　　 變系數(shù)部分線性模型是經(jīng)典線性模型和變系數(shù)模型的有用結(jié)合和擴(kuò)展，對(duì)于模型的估計(jì)和統(tǒng)計(jì)推斷的實(shí)現(xiàn)是難點(diǎn)，本文利用剖面最小二乘法對(duì)模型的未知參數(shù)和函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并利用估計(jì)結(jié)果構(gòu)建函數(shù)部分和參數(shù)部分的廣義似燃比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，分別利用因子(factor)bootstrap和wildbootstrap方法檢驗(yàn)函

2、數(shù)部分的穩(wěn)定性及參數(shù)部分顯著性，并給出有限樣本下數(shù)字模擬對(duì)比因子bootstrap方法相對(duì)wildbootstrap在函數(shù)部分穩(wěn)定性檢驗(yàn)的功效，模擬結(jié)果表明因子bootstrap的具有更高的功效。
　　 本文避開(kāi)參數(shù)受特定模型及數(shù)據(jù)特定分布假設(shè)的限制，考慮個(gè)股價(jià)格和市場(chǎng)組合指數(shù)的共同趨勢(shì)，以及價(jià)格信息含量、波動(dòng)性的預(yù)測(cè)能力，提出CAPM修正后的非參數(shù)模型，即Long-run函數(shù)系數(shù)CAPM,通過(guò)數(shù)字模擬給出有限樣本下模型的檢驗(yàn)功

3、效評(píng)估和P-值確定方法。
　　 實(shí)證結(jié)果表明：在給定成交量信息時(shí)價(jià)格信息含量的增加與股票收益呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；在考慮價(jià)格信息含量后，通過(guò)非參數(shù)定向加權(quán)的角度分析可以捕捉到股票收益分布多峰性的特征；通過(guò)實(shí)證分析驗(yàn)證了本文提出的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)可變性的假設(shè)，在不同的價(jià)格信息含量下，風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)也呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化的趨勢(shì)，且從總體上呈現(xiàn)正向趨勢(shì)，這種變化和價(jià)格信息含量之間存在交互作用；模型驗(yàn)證了本文提出的波動(dòng)性對(duì)股票收益的非線性沖擊的假設(shè)，價(jià)格信息含量