Sharpe（1964）提出CAPM模型后,在学术界和业界引起极大轰动,但是Banz（1981）发现股票回报率和股票流动市值反向相关。Fama and French（1993）在CAPM模型基础上创造性地提出三因子模型。但是该模型并不是基于严格的经济学理论推导而来,所以一直广受诟病。Hou et al.（2015）提出了基于Q理论的Q因子模型,发现该模型对众多市场异象的解释能力比Fama-French三因子模型和Carhart（1997）四因子模型更好。但是以上模型的构造和结论均来自美国股票市场,这些在国外表现良好的资产定价模型并不能很好的解释中国股票市场。中国股票市场和美国股票市场主要有以下两点不同:第一,证券市场参与主体不同。第二,国内企业上市门槛高。这些不同点在一定程度上导致壳污染等问题,从而影响资产定价模型有效性。本文在剔除壳价值污染情况下,通过改进的Q理论模型,分析我国A股收益率风险因素。除此之外,因为在A股市场上有关Q理论模型的应用和检验不多,本文在一定程度上弥补了这方面的不足,具有一定现实意义。本文使用的数据样本来源于CSMAR,时间跨度为2006年初到2019年底,通过多元回归分析比较了Q3理论模型,Q理论模型,改进的Q理论模型对我国A股市场平均超额回报率的解释能力。具体地,本文首先对相关定价因子进行描述性统计和相关性分析。然后,本文检验了不同的投资组合的月度平均回报。其次,按照规模-账面市值比组合、规模-净资产收益率组合、规模-投资资产比投资组合以及规模-净资产收益率-投资资产比等投资组合进行多元回归分析。最后,对模型进行有效性和稳健性检验,以及对不同模型的解释能力通过GRS检验进行比较分析。通过研究发现,从Q3理论模型到Q理论模型再到改进的Q理论模型,在构造的投资组合中,截距项平均值呈现减少趋势,说明在考虑中国股市实际情况后,改进的模型能更好的解释A股市场超额回报率。其次,在因子解释能力方面,规模因子（SMB）最强,其次是账面市值比因子（HML）,最后是净资产收益率因子（ROE）和投资资产比因子（I/A）,ROE因子和I/A因子效果和理论分析基本一致。除此之外,在剔除中国股市壳污染因素后,HML因子也不再是冗余因子。