目前,基于全球金融体系日渐一体化的发展,随之而来的是更高频率的金融危机,以及更快的传播速度,因此有必要对系统性风险进行有效的度量,然而由于资产结构和市场摩擦以及投资期限等其他因素的影响,使得系统性风险的测量成为了金融领域内众多学者想要优化的难题。1964年由夏普等人发展出的CAPM模型是早期学者们研究证券市场中收益与风险的模型。之后CAPM模型经过了一系列的发展与演变,1992年Fama和French把它扩展成了三因素模型。2015年,Fame和French将利润因子RMW和投资因子CMA添加到三因子模型中,形成了更符合股票市场走势的五因子模型。五因子模型一经出现,引起了广泛的关注与论证,国内外学者相继利用五因子模型来验证它与股票市场的拟合关系,目前大量学术成果显示,在股票市场收益率的解释方面,五因子模型要优于三因素模型。其次由于资本资产定价模型自始至终是一个静态模型,没有对所用时间期限有具体的说明,1976年Lee首次在CAPM模型中考虑了时间期限的因素,加入了投资标度因素,因此本文采用F.F五因素模型来探讨对系统性风险β值估计,并且放松固定性投资期限的假设,把投资期限作为一个不确定性参数加入到模型当中,再利用两次copula贝叶斯估计,来观察系统性风险P值与投资标度的关系,并把中国与美国行业间表现加以对比。本文分别选取中国和美国股票市场中月度数据作为数据基础,中国市场的数据分为两个时间段,分别是从2001年1月至2008年12月以及2009年1月至2017年12月,美国市场的数据是从2009年1月至2017年12月,并且对行业进行了划分,根据GICS行业分类,分别对中国和美国市场中选取了非日常、工业、公用事业、日用品、信息技术、医疗这六个行业的数据,在F.F五因素模型中加入投资标度因素,应用SUR回归方法分别对中国和美国市场分行业进行回归,再运用两次copula贝叶斯估计来得到投资标度与系统性风险β值的二维和三维等高线图。通过实证分析得出,第一从回归结果分析中得出,总体上来说中美两国的各因子系数均具有一定的显著性。中国股票市场中市值规模以及账面市值比效应显著,.也具有一定的盈利效应以及投资风格效应。美国市场的盈利能力以及投资风格效应显著于中国市场,F.F五因素模型在美国市场的更具有显著性。第二,从中美同行业间系统性风险对于投资标度敏感性的关系上来看。中美两个市场都没有明显的相关关系,随着投资标度的变化,系统性风险的β值没有明显的正相关或负相关变化趋势。