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本文主要研究了我国股票市场上惯性策略收益与很多因素之间的关系。这些因素包括上市公司的特征如公司的规模、财务杠杆、市盈率等，也包括股票交易行情如换手率、成交金额等。本文旨在检验这些因素和我国股票市场的惯性策略收益之间的关系。具体说来，本文想探究随着这些因素的变化，惯性策略收益将如何变化。通过本文，我们可以了解对于大公司组合进行惯性策略的收益大还是对于小公司组合进行惯性策略的收益更大：或者对于财务杠杆高的公司进行惯性策略所获得的收益大还是对于财务杠杆低的公司进行惯性策略所获得的收益更大，等等。
自从Jegadeesh和Titman(1993)提出了在短期和中期，惯性策略收益能够获得超额收益之后，国外的文献已经将惯性策略的研究细化到了惯性策略收益与以上我提到的各种因素之间的关系。比如Hong，Lim和Stein(2000)研究了惯性收益和公司大小之间的关系；Asness(1997)研究了惯性收益和公司账面市值比之间的关系；Lee和Swaminathan(2000)研究了惯性收益和交易量之间的关系。但是国内关于惯性策略的研究还停留在Jegadeesh和Titman(1993，1995和2001)以及Lo和Mackinglay(1990)的水平。惯性收益的研究没有深入到公司大小、公司的帐面市值比、公司的杠杆、公司股票收益的波动性以及公司股票的交易量这些因素对惯性策略收益的影响。因此本文主要做这样的工作。
另一方面，众所周知，惯性策略是证券基金行业的主要投资策略之一。我国股票市场是世界领域内成长最快并且也是未来的发展前景最好的资本市场之一。深入探究我国股票市场上的惯性策略收益的特征，将为证券基金行业提供有价值的指导和建议。
具体到本文的研究方法，因为本文研究的是惯性策略收益和各种影响惯性策略收益的因素之间的关系，所以本文的研究方法和Fama—French(1992)比较类似。具体说来是先进行投资组合分析(portfolio analysis)，然后进行Fama-MacBeth回归分析。其中投资组合分析是，根据本文认为的与惯性策略收益相关的因素进行排序，然后构建惯性策略投资组合，这样我们就能看到惯性策略收益随着我们关注的因素的增大而如何变化。通过投资组合分析，我们能够从描述性统计的角度看到惯性策略收益与哪些因素呈什么样的一种关系。之后我们就用经典的Fama-MacBeth方法进行回归分析，验证我们之前在投资组合分析中所发现的关系。Fama—MacBeth回归的方法是在每一个月进行横截面的回归，然后将系数在时间序列上平均。在进行完Fama-MacBeth回归后本文还用Pool回归作为稳健性的检验。
关于本文的研究结果和结论：首先，通过投资组合分析我们可以看到惯性策略收益随着公司规模的增大而增大，随着账面市值比的增大而减小，随着公司的财务杠杆的增大而减小，随着公司的市盈率的增大而减小，随着股票成交量的增大而没有明显的变化规律。然后这些结论在回归分析的阶段得到了或强或弱的证实。比如在Fama—MacBeth回归分析中，关于公司规模、市盈率与财务杠杆的结论和投资组合分析一致；而关于账面市值比和换手率的结论与投资组合分析不一致。又比如在Pool回归分析中，关于公司规模、市盈率、账面市值比和换手率的结论与投资组合分析一致，而关于财务杠杆的结论和投资组合分析不一致。
最后总结本文的创新点和未来可能继续研究的方向。目前研究我国惯性策略的文献还仅仅是研究对所有的股票进行惯性策略投资的情况，以及在总体上对惯性策略收益进行解释。而本文侧重研究对于不同类型上市公司的股票进行惯性策略投资的情况。从而从另一个新的角度解释惯性策略收益的来源。本文分析的结果有利于基金公司在我国股票市场进行惯性策略投资。以后的研究可以深入到对于不同的行业的股票进行惯性策略投资的情况，也可以考虑如何将各种因素统一起来构建投资组合，获取较高的惯性策略收益。