基于上海证券交易所每0.5秒更新一次的高频数据,利用稳定分布拟合中国股票市场收益率,探究稳定分布的四个参数与不同抽样频率之间的关系,以及某个抽样频率下,不同取样时间段里稳定分布四个参数的变化情况。本文内容以及结果如下：第一,介绍了稳定分布的相关理论、性质；第二,基于稳定分布,利用高频数据对不同频率下的中国股票市场收益率进行实证分析,实证结果表明不同频率下,特征指数α没有明显趋势,可以给出具体的α估计值；偏度参数p变化不规则,但将不同频率下的p MLE估计值组成序列,检验结果表明p估计值显著大于或者小于零,说明尽管抽样频率不同,但每个频率下的β值都能反映这段时间里收益分布的偏向情况；随着抽样频率的增大,尺度参数逐渐递减趋近于0,表明频率越大,在这个频率下的股票市场波动越小；将不同频率下的μ估计值组成序列,除了沪深300指数的μ的估计值显著大于零外,其余的样本股、上证50指数的μ的估计值显著小于零。第三,基于稳定分布,对频率为五分钟的沪深300指数收益率进行参数时变性分析。采用的是沪深300指数五分钟数据,时间区间为2005年4月8日至2012年8月31日,将这段时间按照季度分为30个时间段。实证结果表明,特征指数并没有明显的趋势。经过检验,α=1.600就可以刻画这些时间段内样本收益率分布的尾部特征；偏度参数表现出不规则的波动性,与宏观经济指标进行因果分析,检验结果表明宏观指标并不能引起偏度参数的变化；不同时段样本下尺度参数c的MLE先波动上升,再波动下降,呈现倒“V”型。对它和沪深300指数成交量季度变化率进行因果分析,得出成交量的变化是引起c变化的原因,即存在由成交量到c的单向因果关系；稳定分布的位置参数μ随着时间的推移有震荡减小的趋势,对位置参数和沪深300指数成交量变化率进行因果分析,得出成交量是引起μ变化的原因,即存在由成交量到μ的单向因果关系。最后,基于稳定分布,给出了风险度量工具ES的数值计算表达式。