现实的资本市场瞬息万变,不可捉摸,针对其中的各种现象及资产价格,国内外学者提出了有效市场理论和资本资产定价模型等。但除此之外,市场上仍然有很多相关理论无法解释的现象,学者们将这些现象称作市场异象,并且层出不穷的实证证据表明这些异象具有统计学上的显著性。Hou、Xue和Zhang(2015)的文章中,将股票市场上的80个显著的异象分为动量、价值与增长、投资、盈利能力和无形资产以及交易成本六类汇总在一起,并以此为标准,判断其提出的q因子模型对其是否具有更好的解释性。在其随后的论文(2018)中,将其80个异象拓展成158个,并以此为标准,判断其提出的q-5因子模型相较其他因子模型对其是否具有更好的解释性。资本资产定价理论随着资本市场的日趋壮大而不断发展,而资本资产定价理论的不断发展又进一步推动着资本市场不断完善。截至到今时今日,从最开始的资本资产定价模型到普通的多因子模型,再到Fama5因子模型,不同的学者通过从公司金融学和行为金融学的不同角度,总结出自己不同的因子模型,并通过检验模型对市场异象的解释能力来判断和检验各种因子模型的定价能力。本文选取了我国沪深证券交易所A股加创业板(剔除ST股和金融股)的2008年1月-2017年12月长达120个月的所有个股月回报和日回报数据,以及公司季度、年度等财务数据,先根据前人的总结构造出比较典型的几种市场长短期异象,并检验其在我国市场的显著性,随后以Kent、David和Lin(2017)的论文为标准,构建出行为因子及行为因子定价模型,试图通过检验模型对显著的市场异象的解释性来判断因子模型的定价能力。本文是长时间窗口的面板数据,先使用了Fama-Macbeth两步回归,对面板数据中的影响个股的回报因素进行了实证检验,然后仿照Fama-French构建了相应的因子模型,并进行了时间序列回归。本文首先验证了我国股票市场上与美国股票市场类似,存在部分长短期市场异象。其次本文发现,市值、账面市值比、上市公司流通股增速和盈余公告后股价漂移效应对个股的收益率具有显著影响。最后,在对市场异象进行回归分析时,发现行为因子模型在我国股票市场上对本文提出的大部分异象具有更强的解释力,但对部分异象却没有Fama因子模型表现好。