本文主要研究应用变系数部分线性模型对经典资产定价模型的修正及分析，并通过建立非参数定向加权模型及反事实半参数模型进行辅助分析。　　 变系数部分线性模型是经典线性模型和变系数模型的有用结合和扩展，对于模型的估计和统计推断的实现是难点，本文利用剖面最小二乘法对模型的未知参数和函数进行估计，并利用估计结果构建函数部分和参数部分的广义似燃比检验统计量，分别利用因子(factor)bootstrap和wildbootstrap方法检验函数部分的稳定性及参数部分显著性，并给出有限样本下数字模拟对比因子bootstrap方法相对wildbootstrap在函数部分稳定性检验的功效，模拟结果表明因子bootstrap的具有更高的功效。　　 本文避开参数受特定模型及数据特定分布假设的限制，考虑个股价格和市场组合指数的共同趋势，以及价格信息含量、波动性的预测能力，提出CAPM修正后的非参数模型，即Long-run函数系数CAPM,通过数字模拟给出有限样本下模型的检验功效评估和P-值确定方法。　　 实证结果表明：在给定成交量信息时价格信息含量的增加与股票收益呈负相关关系；在考虑价格信息含量后，通过非参数定向加权的角度分析可以捕捉到股票收益分布多峰性的特征；通过实证分析验证了本文提出的市场风险参数可变性的假设，在不同的价格信息含量下，风险参数也呈现动态变化的趋势，且从总体上呈现正向趋势，这种变化和价格信息含量之间存在交互作用；模型验证了本文提出的波动性对股票收益的非线性冲击的假设，价格信息含量也参与了这一非线性的传导；从反事实分析结果发现，相对于大公司，小公司的收益分布有整体偏右移的现象。总体上发现了小公司具有高收益的“异常”现象的证据。从市净率的角度来看，而从整个收益区间上并没有明显的高市净率高收益的现象。