随着中国经济的快速发展,越来越多的个人和机构投资者希望将自己的资产投资于资本市场使其保值增值。那么找出资本市场上对资产收益有显著影响的风险因素就显得尤为重要。1980年以来,诸如“规模因素”、“动量效应”、“波动率效应”等市场异象的出现,给金融资产的定价带来了变革。很多学者采用组合投资的方法研究这些异象对月收益、季度收益、年收益的影响,得到了不错的结果。但在实际生活中很多投资者投资期限很短,可能投资五天、三天甚至更短的时间,那么在投资期限较短的情况下哪些因素会对资产收益产生影响呢?选出对隔夜收益有解释能力的风险因素,并用选取的数据对隔夜收益进行拟合正是本文研究的主要问题。首先,利用F-M回归估计方法和面板数据模型估计方法,对我国创业板市场2014年2月至2015年12月的隔夜收益进行研究,证实规模因素、动量因素、波动率因素和市盈率效应对隔夜收益具有较显著的解释能力。其次,考虑到采用F-M回归和面板数据估计方法都先验的假设模型的线性性,而现实中隔夜收益与波动率因素等之间并非线性关系,甚至无法知道它们的总体分布。因此本文引入非参数模型,并基于核估计等方法给出了非参数模型的估计。进而,证明并给出了这种估计方法的相合性和收敛速度。最后,本文对用线性回归估计的结果和用非参数回归估计的结果进行比较,实证结果表明应用非参数回归估计对隔夜收益进行拟合时,拟合效果更好。