传统的定价模型建立在投资者可以持有有效的市场组合假设之上,因此仅对于系统性风险要求补偿收益。然而无论是机构或者个人投资者的投资组合往往因为受限或者无意持有市场组合而暴露在特质性风险之下,该部分风险实际上也是一个关键的定价因子。并且随着特质风险在总风险总量中占比越来越高,其对于股票收益的解释力变得越来越重要。　　本文通过对于以往特质性风险研究中的数据来源,分析框架,计算方法和研究结果做了全面的总结和对比,归纳出之前学界对于特质性风险一直争辩却是建立在不同的特质性风险衡量,平均方法,分组断点,数据遴选和形成期长短的基础上的。在实证分析部分,我们力图克服前述在方法及数据上的局限,深入和完整地研究了中国股票市场特质性风险和预期股票收益之间的相互关系,发现两者显著正相关。　　在分组分析中,股票根据前一个月的特质波动率被分为十组,与AHXZ等发现相反,我们发现除在一种情况外(形成期24到60个月),高特质波动率组和低特质波动率组之间呈现出显著的正收益率差和截距项差。结论不随平均方法,分组断点,样本期长短,样本范围而改变。　　特质性风险和其他变量呈现出一定相关性,在控制规模,估值和Beta因子后,各个控制因素组中的最高和最低的特质性波动组合仍然有显著为正的收益率差和截距项差。进一步对上述变量控制后形成的组合进行的横截面回归当中,9种包含Beta值,规模,估值,动量因子,特质性风险的模型被测试,特质性波动对预期收益都有显著的贡献。　　实证分析结果表明,特质性波动对预期收益有显著的正向解释作用。结论与经典的定价理论相吻合,所谓“特质性风险之谜”在中国市场并不存在。本文对于实证结果做了理论上的解释,对于投资组合管理的决策和绩效评价有一定指导意义。