在资本市场中,资产收益率的分布往往是不对称的,即表现出偏度特性,关于偏度现象的研究已有将近四十年时间。然而,在金融领域的大多数研究和分析过程中常常假设资产的收益率是服从正态分布的,这种对称性的分布忽略了数据本身的偏度特征。偏度特性是资产收益率序列当中固有的属性,这当中实际偏度是从股票日内高频数据中提取的描述市场非对称性特征的数值,其中包含了许多有效的信息含量。它影响着资产的定价,进而也决定了市场中各个参与者的操作行为和监管等等。因此,研究资本市场收益率的实际偏度是具有理论意义和实际意义的。本文借鉴了Diego Amaya(2012)等的分析框架,使用1997年1月1日至2015年12月31日期间中国沪深股市所有A股的日内五分钟的高频收益数据来计算日实际偏度及更高阶矩并研究它们的时间序列和横截面序列的属性,采用单一变量的投资组合分组法和交叉变量投资组合分组法以及Fama-Macbeth横截面回归法进行实证分析,以探究实际偏度能否作为横截面收益的预测指标。本文首先分析了实际偏度和峰度的统计特征,发现中国股票市场在不同时期内存在显著为正或负的实际偏度,这表明市场在一定时期内总是存在偏斜,实际偏度随着期限的变化趋势为在小幅波动中有所增长。而实际峰度值长期大于3,说明我国股市存在厚尾现象。随后分三个步骤对实际偏度的信息含量以及其对于横截面收益的解释能力进行了考察,实证结果表明,在本文的样本期内,以一周为持有期变化投资组合,在实际偏度最低的时点买入股票并在实际偏度最高时卖出股票的多空投资组合会在接下来的一周时间内产生0.0023收益的t统计量为3.09。即实际偏度在横截面上具有显著的解释能力,它能够成为不同于现有模型中市场因子的新的定价因子,实际偏度越大,其横截面收益越小。这个结果在加入了其他控制变量的条件下依然是稳健的。本文还检验了峰度和横截面收益率之间的关系,结果发现实际峰度和下周收益率之间存在正向关系,但不总是显著的。