传统常系数因子模型的实证表现很有可能会因为样本数据集的不同而产生明显差异,从而无法对资产组合的动态风险变化提供合理解释。因此,本文放松了参数恒定不变的假设,希望通过时变系数的方式来改进现有的资产定价模型,以便更好地反映金融市场中资产组合收益结构的动态变化。此外,随着能源金融化的迅速发展,频繁波动的天然气价格也成为了影响股票市场收益率和资产定价研究中无法忽视的重要因素。中国作为全球最大天然气进口国,国际天然气价格的频繁变动势必会对国家经济发展和股票市场收益带来显著影响。因此,在时变多因子模型的框架下分析国际天然气市场与中国股票市场的联动关系具有非常重要的意义。本文首先利用AR-GARCH模型构建了适用于A股的国际天然气价格冲击指标,并在此基础上通过以天然气价格冲击指标为新增工具变量,并和其他常见工具变量进行线性组合的方式来建立变系数因子模型。在时间序列分析框架下,本文先是利用天然气价格冲击指标等工具变量对25个规模—账面市值比组合收益率回归进行显著性检验,接着分别考虑Fama-French三因子模型的Beta系数和截距项Alpha是否存在时变现象。在横截面分析框架下,本文利用有效加权Fama-Mac Beth两步回归法,并通过滚动样本和扩展样本的方式来检验基于天然气价格冲击指标的时变系数对股票横截面收益差异的解释能力。此外,本文还改变了投资组合的分类标准,利用FF3因子模型对28个行业组合超额收益率分别进行了时变性和横截面解释力检验。最后,在稳健性检验当中,本文还进一步将天然气价格冲击指标等滞后一阶的工具变量与Carhart四因子和FF5因子模型结合,以分析结论的可靠性。本文研究发现:（1）在时间序列的分析框架下,对于25个规模—账面市值比组合而言,无论FF3因子、Carhart四因子或FF5因子模型,基于天然气价格冲击指标的变系数因子模型都有力地拒绝了常系数因子模型的原假设。（2）在横截面的分析框架下,FF3因子、Carhart四因子、FF5因子模型得到的结论也基本一致,基于滞后工具变量构建的拟合值可以对资产组合横截面收益间的差异提供更有效的解释力。（3）利用天然气价格冲击指标等工具变量构建的时变多因子模型可以捕获常系数因子模型所忽略的部分经济信息,从而更好地拟合资产组合收益的动态风险结构。即使对于行业组合收益情况而言,这一结论依旧是可靠的。