近年来，对非系统风险的研究受到各国学者的广泛关注，逐渐成为当今解决资产定价困惑最活跃的领域之一。本文分别从市场和行业层面，对中国股票市场的非系统风险进行系统的理论和实证分析。在市场层面，本文首先研究了中国A股市场非系统风险序列和系统风险序列的动态特征和相互影响；其次，考察了不同投资组合规模与非系统风险分散的关系、特定投资策略与非系统风险分散的关系；最后研究了非系统风险对市场超额收益率的预测关系。在行业层面，首先研究了22个行业的非系统风险特征；然后以非系统风险高的行业为样本，构造投资组合，考察投资组合规模与非系统风险分散的关系；最后对22个行业的非系统风险与行业超额收益率的预测关系进行了研究。 本文研究结论如下： (1)市场层面： 1)中国股市风险构成及趋势研究建立改进的问接分解模型，将中国A股市场1995年到2005年所有个股收益率的平均风险分解为系统风险、行业风险、公司风险以及各协方差风险，研究各风险序列的动态特征和相互影响。结果发现，在样本期，公司风险是个股收益率平均风险的最大组成部分，其次是系统风险；中国股票市场个股收益率的平均风险随时间存在下降的趋势，而公司风险和行业风险在个股收益率平均风险中所占比例随时间在增加；总的协方差风险项对个股收益率平均风险的影响，随时间不具有一致性。 2)投资组合规模与非系统风险分散将中国股票市场1995年到2005年的数据，分为三个子样本期，研究投资组合规模和非系统风险分散的关系。主要发现，三个子样本期内，投资组合平均风险都随着投资组合中股票数的增加而迅速下降，之后变得平缓而趋于稳定，一般7到9个股票就能消除掉45.92％到49.61％的风险；相同规模投资组合的平均风险在整个样本期呈现确定性地随时间下降的趋势；要分散同样比例的非系统风险所需的股票数也呈现随时间下降的趋势；分散化的好处随时间在增加。 3)特定投资策略与非系统风险分散针对中国股市的现实，根据投资者的投资偏好，确定3个特定投资策略，分别构造投资组合，实证研究不同投资策略与非系统风险分散的关系。研究结果表明：利用不同策略选择股票得到的投资组合的平均风险存在明显差异。 4)非系统风险对市场超额收益率的预测利用中国股票市场1995至2005年沪、深两市的数据，建立预测回归方程，从宏观角度研究了中国股票市场非系统风险对市场超额收益率的预测关系。结果发现，非系统风险对市场超额收益率具有显著的正预测能力；对于不同的风险测量，在控制流动性效应后，这些结果都具有稳健性；非预期市场流动性对市场超额收益率具有显著的正效应，而系统风险和预期市场流动性对市场超额收益率没有预测能力。 (2)行业层面： 对中国股票市场22个行业的非系统风险进行研究后发现： 1)在样本期间，对于大多数行业，公司风险是行业个股收益率平均风险的主要组成部分，其次是系统风险，行业风险最小，但不同行业之间存在很大差别。 2)与从市场中随机抽取股票构造的投资组合相比，以非系统风险高的行业为样本构造的投资组合，风险明显减少。 3)对于很多行业，系统风险、行业风险和公司风险对行业超额收益率具有显著的正预测能力。 本文创新主要体现在以下几个方面： (1)在第三章中，改进Campbell的间接分解模型，研究各协方差风险项对个股收益率平均风险的影响。一方面提高了个股收益率平均风险的估计精度，另一方面还分析了不同风险之间的相互影响，从而使得结论更加真实地反应中国股票市场的风险特征。 (2)在第四章中，对中国股票市场投资组合规模与非系统风险分散随时间变化的特征进行了研究，结果发现，要分散同样比例的非系统风险所需的股票数呈现随时间下降的趋势。这个发现可以为中国股票市场机构投资者比以前更加热衷于集中投资提供理论依据。 (3)在第五章中，根据中国股票市场的现实特征和投资者的投资偏好，分别从地区角度、机构投资者角度和个人投资者角度，创新性地提出3个特定的投资策略。这种研究设计得出的结论，对中国股票市场投资者的操作具有现实的指导意义。 (4)在第六章中，对Malkiel和Xu(2006)模型进行改进，在更接近现实的假定条件下，建立了非系统风险被定价的均衡理论模型。 (5)在第七章中，首次对不同行业的非系统风险进行了研究，根据研究结论，创新性地提出基于行业非系统风险的投资策略，并探讨了不同行业非系统风险对行业超额收益率的预测关系。