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本文主要考虑的证券市场中投资标的的选择问题,具体研究的是从统计学的规律来看,在现在可获取的信息中,究竟是哪些因素能够使我们选择的股票以较大的概率,拥有更多的正收益天数。为此,本文选用一个带有随机效应的Poisson回归模型,并使用Renjun Ma等学者近年来发展起来的一套他们称作Orthodox BLUP的统计分析方法。本文研究的数据时间跨度为2013年1月4日到2014年12月31日,并将数据分为三个不同的时期:大盘牛市时期、熊市时期和盘整时期。且将行业板块特性作为随机效应处理,目的是为了剔除行业板块对股票正收益天数的影响。估计随机效应的Orthodox BLUP方法只需要随机效应的一、二阶矩,就可以得到随机效应非常好的估计,该方法对于处理大量的高维数据是一种非常有效便捷的方法。研究发现:在大盘牛市时期,涨跌幅(change)、换手率(turnover)和市净率(PB)对股票正收益天数的影响是负向的;在大盘熊市时期,涨跌幅(change)和最近12个月的日销率(PS.TTM)显著影响股票正收益天数,其中涨跌幅(change)正向促进股票正收益天数的增加,而近12个月的日销率(PS.TTM)却负向影响股票的正收益天数;在大盘的盘整阶段,对股票正收益率天数影响比较显著的因素有成交量(volume)、近12个月的市盈率(PE.TTM)、近12个月的市销率(PS.TTM)、近12个月的市现率(PC.TTM)以及市净率(PB)。