资产定价理论是金融学研究的核心领域之一。对资产定价理论的研究可以帮助投资者更好地进行风险管理与资产配置。现有的资产定价模型里,资本资产定价模型(CAPM)、Fama-French三因素模型及Carhart四因素模型在理论及实证中都得到了广泛的应用。基于这些经典的模型,国内外的学者们又从各种角度对影响股票收益的因素进行了研究,以期能构建出更为完整的资产定价模型。本文主要基于以下两个方面进行了研究：第一,关于消费波动因子对资产定价的影响。考虑到消费作为决定国民经济增长的重要因素之一,其波动会引起整个宏观经济的波动,从而影响股票市场的整体收益。Boguth-Kuehn(2013)利用马尔科夫状态转移模型从美国的消费数据中提取得到消费波动因子,通过实证检验发现该因子在美国的资本市场中具有显著的定价能力。而在国内的研究中,尚未有学者对消费波动因子对资产定价的影响展开研究。本文利用Boguth-Kuehn(2013)中的分析方法对中国2000年至2013年的消费数据进行了研究,发现由于中国的消费数据相对过于平滑,数据时间长度过短,马尔科夫状态转移模型并不适用于进行中国消费波动因子的提取与定价。第二,关于特质波动因子对资产定价的影响。经典的资产定价理论假设市场完美、无摩擦,因此只有系统性风险才会被定价。但在现实中,特别是对于我国的股票市场,由于市场不成熟,投资者受到信息不对称、交易成本过高、市场摩擦较大等因素的影响,无法完全分散非系统性风险(特质波动),在实际的资产定价中需要考虑将非系统性风险作为定价因素纳入到定价模型中。本文利用Ang-Hodrick-Xing-Zhang(2006)中对个股特质波动率的度量方法和中国A股市场从1997年1月1日至2013年12月31日的交易数据,对中国A股市场特质波动率与股票收益之间的关系进行了研究,并构建了个股特质波动因子,同时将其加入到现有的资产定价模型中。本文发现,特质波动率与股票收益之间存在显著的负相关,且在控制了个股公司规模、账面市值比及动量效应因素后,此相关关系仍成立。而加入特质波动因子后,现有资产定价模型的解释力及预测能力都有了较大的提高,且特质波动因子对应的风险价格估计值显著为负。此外,本文还利用Fu(2009)中的研究方法对个股特质波动率的时间序列特征进行了检验,同时估计得到我国A股市场个股预期特质波动率,并通过单变量及独立分组的二维组合分析法进行了研究。本文发现,个股特质波动率并不服从随机游走,而预期特质波动率与股票收益之间也存在显著的负相关,但其显著性要明显弱于特质波动率与股票收益之间的关系。通过以上研究,本文发现我国A股市场定价与国外成熟市场相比,有一定共同性,也有其特异性。从其共同性来说,与美国的股票市场相似,我国A股市场的个股特质波动率与收益之间也呈现出显著的负相关关系,利用我国个股特质波动率构建得到的特质波动因子具有显著的定价作用。而从特异性来说,利用马尔科夫状态转移模型从美国消费数据提取得到的消费波动因子,在美国的股市中具有显著的定价能力,但在我国的A股市场中,由于消费数据时间区间过短且过于平滑,马尔科夫状态转移模型尚不能用于提取消费波动因子来进行资产定价。