本文采用经典的Fama-French三因子模型,从因子拥挤度的角度对国内A股市场的股票样本展开研究。本文研究的主要问题为:（1）验证因子拥挤度的客观存在性;（2）衡量因子的拥挤水平结构,将投资组合的拥挤特征量化表示;（3）探究因子拥挤度对因子盈利能力的影响。拥挤度的研究分析主要分为两个部分展开。第一部分,本文沿用了Greenwood以及Adrian对时变系数β的研究方法,在经典Fama-Macbeth两步法回归的模型下,构建平均暴露水平Ckt作为截面组合的拥挤水平,探究其与敞口补偿λkt的相关关系。我们在A股市场的样本数据研究中发现,市场因子MKT以及价值因子HML表现出了与风险溢价显著的负相关性,即β过载现象。接着,本文引入了 Amihud非流动性指标,探究不同流动性组合下的因子拥挤表现情况。研究结果表明,在较高流动性的股票群体下,因子拥挤现象依然显著。因子拥挤现象发生的原因一方面是由于投资策略的相似性导致的。在一篮子股票的投资策略影响下,投资者的投资策略表现往往集中在某些因子上,拥挤的投资策略使得因子的盈利空间逐渐缩小。另一方面的原因是由于交易行为制度化共性导致的结果。第二部分,本文在Rochester Cahan和Yin Luo关于股票残差收益的联动性研究理论基础上,对Median方法加以改进,引入Srivastava的T2统计量作为高维相关系数矩阵的拥挤水平变量。首先,我们从三个角度比较了 T2统计量与Median方法的相对优劣,具体包括:（1）市场置信水平下的峰值表现与统计指标;（2）收益均值的蒙特卡洛模拟方法的稳健性分析;（3）维数角度的蒙特卡洛模拟方法的稳健性分析。比较结果表明,Median方法由于构造的单一性,使其在样本数量比较大时无法综合地反应高维相关系数矩阵的变动情况。T2统计量的峰值表现与Median方法一致,但是在跟踪系数以及变异系数表现上更优。在蒙特卡洛模拟方法的稳健性评估中,基于收益和维数角度模拟下的T2统计量的平均拟合优度以及噪音表现均优于Median方法,因此本文选用T2统计量进行后续的研究。本文构建了收益排名和市值排名情况下的投资组合,运用T2统计量方法,在高收益以及低市值股票群体中发现了显著的因子拥挤表现。基于不同因子排名的股票投资组合,其因子拥挤的显著表现也存在差异。在实证分析中,高收益投资组合下MKT因子以及HML因子的拥挤水平显著低于市场的拥挤置信区间;低市值投资组合下SMB因子以及HML因子的拥挤水平显著高于市场的拥挤置信区间。在同一投资组合内部,显著因子的拥挤表现与组合的平均收益率呈现出负相关的关系。特别地,本文在收益组合的2015～2016年期间发现了显著的负相关表现,在市值组合的2017～2018年期间也发现了类似的峰值拥挤特征。因子拥挤水平与收益的负相关表现与第一部分的结论保持了一致。在三大因子拥挤水平的横向比较中,MKT因子的拥挤水平最高,SMB次之。在拓展的流动性指标分析中,高流动性组合的拥挤水平普遍大于低流动性组合,高流动性组合的平均收益水平和因子波动率均小于低流动性组合。在回测分析中,本文构建了不同T2拥挤水平分位数的累计收益率模型,结果表明,拥挤水平越高的投资组合,其累计收益率表现越低。本文的创新点主要包含以下三点:（1）构建时变系数β的因子拥挤水平Ckt,并探究其与敞口补偿λkt的相关关系;（2）对Rochester Cahan和Yin Luo的Median方法做出改进,引入Srivastava的T2统计量,通过追踪投资组合的残差收益的联动性,衡量其拥挤水平;（3）基于蒙特卡洛模拟法的稳健性检验以及市场置信区间的绘制。