误差分布的研究在金融领域中起着非常重要的作用。本文给出高维近因子模型中误差估计的经验过程,并对其建立了大样本性质。研究表明,当T = o(p)时,残差序列的经验过程具有oracle性质,其中p和T分别表示维数和样本量。当条件减弱为T=o(p)时,残差的经验分布函数具有相合性。基于经验过程的oracle性质所构造的误差分布函数的同时置信带具有准确的覆盖率。数值模拟表明估计的同时置信带具有良好的覆盖率。实际数据分析表明,在2008年经济危机前后,国农科技(000004),宝丽来(000008)和深华新(000010)三支股票的特质收益率分布的变化不大;而中国宝安(000009)的特异收益率分布有明显的结构性变化。另外,本文还提出了一种新的估计因子个数的方法。此方法通过构造主成分序列来降低维数,利用矩阵扰动的方法得到因子个数的估计量。结果表明,估计的因子个数的相合性仅要求因子强度参数(记为α)满足p1α/n2=o(1)。数据模拟表明,当维数大于200时,估计的因子个数具有很高的准确性。