前文所述的CAPM、APT模型以及其他的如Black-Scholes期权定价模型都是从理论演绎的角度论述了资产定价应该遵循的逻辑，然而作为一个与现实紧密关联的领域，其中的大量研究着眼于对资产定价的实证研究。而这些实证研究大多起源于对CAPM模型的挑战和对Fama（1970）有效市场假说的验证。在检验市场有效性和CAPM模型有效性的过程中，股票收益率的许多异象被发掘出来，这些无法被市场β和市场有效性解释的诸多异象成为实证资产定价研究的起点。由此，解释股票收益率的实证模型被不断扩充与完善。
近年来，基于因子的实证研究越来越受到学术界的青睐。多因子实证定价模型是对金融资产定价研究相关模型的重要理论突破。特别是Fama与French（1993）对美国股票市场进行了实证研究，提出著名的三因子定价模型，他们认为在解释证券收益率的变动时，除了资本资产定价模型（CAPM）中所述的市场风险因子之外，还应该加入和公司个体特征相关的规模（size）因子和价值（value）因子，这三个因子一起可以很好地解释股票市场收益的变动。
Fama-French三因子模型之后，各国学者分别试图构建新的因子或更多的因子模型来解释股票的风险收益情况。于是四因子、五因子等更多因子模型被相继提出，以证明这些因子是证券市场重要的相关风险、收益来源。
另外，从学术界关于风险、收益关系的实证研究结论来看，虽然结论众说纷纭、莫衷一是，但归纳起来无外乎三大类：风险与收益正相关、风险与收益负相关、风险与收益不相关或关系较为复杂。(www.xing528.com)
笔者根据本书的研究重点和内容，把影响股票收益率的因素分为两大类：第一类是基于基本面和估值数据的因素；第二类是基于市场交易数据的因素。
以下分两节，对两类数据分别进行说明。
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