1952年Markowitz提出运用均值-方差模型对金融风险进行度量,开创了对金融风险进行测度与防范的先河。随着理论和实践的不断发展,大量学者发现金融资产的收益并非符合传统研究中的假设,而是呈现尖峰和肥尾的非正态特征。也就是说,均值-方差的分析方法忽视了高阶矩风险。股票市场收益分布的非对称性主要由三阶矩,即偏度来衡量；股票市场的尖峰肥尾特征主要由四阶矩,即峰度来衡量。金融市场不仅仅存在方差风险,还存在着偏度风险和峰度风险,负偏度的存在使得资产收益下降的可能性可能高于上升的可能性；超额峰度的存在使得黑天鹅事件发生的可能性极大地增加。本文实证探索了市场波动率、市场偏度和市场峰度与股票收益率的关系。首先,对市场收益率序列拟合NAGARCHSK模型,并对市场波动率、市场偏度和市场峰度进行估计。然后,在经典CAPM模型和Fama-French三因素中加入高阶矩因子,试图厘清市场高阶矩和股票收益率的相关关系以及这种相关关系的强弱。最后,研究了高阶矩因子和股票未来收益率的关系,并利用这种关系构造投资组合,为投资者实盘交易提供参考依据。实证结果表明1)中国股票市场呈现出非正态特征。市场偏度大多数时候为负,说明市场收益呈现一定的左偏；市场峰度大多数时候大于3,说明市场收益呈现出一定的肥尾特征。另外,市场波动率、市场偏度和市场峰度都具有聚集效应,大的市场波动率(市场偏度或市场峰度)后面会紧跟着一个大的市场波动率(市场偏度或市场峰度)。2)在CAPM和Fama-French三因素模型中加入高阶矩因子,都能显著提高原始模型的解释力。市场波动率对股票收益有较好的解释作用,且和股票收益正相关：市场偏度对股票收益有一定的解释能力,且和股票收益负相关；市场峰度对股票收益有一定的解释力,但是这种解释力偏弱。3)利用市场波动率驱动因子、市场偏度驱动因子和市场峰度驱动因子构造单因子组合、多空组合以及多因子组合,发现市场波动率驱动因子和市场偏度驱动因子能够很好地对股票进行区分,可以为构建投资组合提供参考；而市场峰度驱动因子并不能对未来收益有一个明显的区分,对投资组合的构建参考意义不大。