股指收益率分布一直是金融研究中的一个重要问题。研究股指收益率分布,不仅有助于认识股票市场的内在运行规律,而且还可以帮助股指期货投资者进行正确的风险度量,以便进行资产定价与资产组合选择。提出能够更好地拟合金融资产收益率的分布,并对其进行统计分析已成为金融研究的新的重要课题之一。本文首先对非对称两参数Laplace分布的统计分析进行了研究。运用矩估计,极大似然等方法进行了参数估计,证明了极大似然估计法与矩估计2的结果实际是一致的。并用Monte-Carlo模拟综合比较了几种估计方法,得出矩估计2比矩估计1精度更好的结论。其次,本文研究了非对称三参数Laplace分布的统计分析及参数估计。从现有文献来看,关于非对称三参数Laplace分布的参数估计都是通过极大似然的方法获得,但其极大似然估计的存在性和唯一性理论证明并不完善。本文给出一种较为简单的处理方法。并用模拟综合比较了几种参数估计方法。接着,本文指出了周静怡[23]一文中参数估计值的错误并给出了修正后的参数估计值,进行了拟合优度检验。同时运用上文中提出的参数估计方法,对文章中的数据进行了参数估计,拟合优度检验后的结果表明非对称三参数Laplace分布能够较好的描述样本数据尖峰,厚尾,偏态的特征。最后,本文对沪,深两市股指日,周收益率进行了实证研究。研究结果表明,非对称三参数Laplace分布比正态分布能够更好的拟合沪,深两市股指日,周收益率。