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金融资产的未来性决定了其价格波动的不确定性，这也是投资者在面临决策时不得不面对的。而对于股票市场的投资者们来说，价格波动的风险所带来的不确定性收入是他们尤为关注的。投资者希望得到一种方法来预知这种价格的波动，从而衡量未知收益，这也就是对金融市场风险进行预测与管理。而当投资者面临投资风险与不确定性时，对收益率序列概率分布的准确描述，恰恰是这种风险预测与管理的基础。它能够很好地描述出这种不确定性，从而对投资者做出正确的决策给予指导。
然而，由于直接对历史数据进行概率分布估计的方法，在现实问题中目前尚没有得到有效地解决。在现有的理论研究中，通常是根据经验判断来预先假定序列符合某一概率分布的。由于正态分布具有良好的性质，同时也是作为有效市场理论的假定前提之一，使得它在金融学研究中有着重要的地位。因此，在很长一段时间里，正态分布一直作为经典模型被用来描述股市收益率，以及描述股价行为。然而，自从金融时间序列的分布被首次发现存在正态偏离以来，随着时间的推移，越来越多的学者对此提出了质疑。许多金融学家从理论方面与实证方面，多角度地，对此经典假设作出了大量的研究。经过国内外大量的理论、实证与经验的检验，可以发现，绝大多数的金融时间序列数据都存在负偏、尖峰与厚尾的分布特征，同时也具有波动集聚性以及非对称性质。由此可以判断，收益率序列所契合的分布虽然难以确定,但其确实并不服从于正态分布。由此，对收益率分布的研究也从未停止，这些研究能够帮助投资者更好地管理风险，减少损失。
同时，发展中国家的资本市场也不同于发达国家。由于起步较晚，制度等各方面都仍在发展与完善之中，投资者也相对更缺乏经验与理性，上市公司的经营模式与状况以及其外部发展的环境等诸多因素也与发达国家有着很多不同之处。我国作为最大的发展中国家，近年来股票市场制度也是在不断地变化与完善之中，当然，投资者的理性程度也有待提高。因此，适用于发达国家资本市场的金融理论与规律，是否仍适用于我国这个尚不成熟的资本市场，也是需要仔细研究的，其中对股市收益率分布的研究便是其基础。再者，对投资者来说，股市收益率分布的研究有助于其改进投资决策，更好地管理与控制风险。
目前对我国证券收益率分布进行研究的文献已有不少，但大多选取的是沪深指数，或是个股进行研究，而对创业板板块指数的考察却非常之少。加之近年来中小企业的迅速发展，创业板也有着更加重要的地位。本文将借鉴前人的研究方法，对我国深交所创业板指数的对数收益率分布进行拟合与分析，希望对有助于创业板投资者的投资决策。
1．2 文献综述
1.2.1 研究角度
1.2.2 分布模型
1.3 数据来源与研究思路
本文采用的原始数据为深交所创业板指数（399006）每日收盘指数，时间区间为2010年6月1日至2015年3月31日。并对收盘指数的对数收益率进行拟合。
本文利用1170个交易日的1169个股指收益率样本，对创业板指数收益率的分布及特性进行考察。首先利用数据的基本统计量、Jarque-Bera统计量及Probabilty值进行检验，并对收益率序列与正态分布的QQ图进行观察，得出数据数据符合正态分布的假设不能成立的结论。接着利用正态分布、伽马分布、t分布以及logistic分布，分别对样本进行拟合，再对拟合后的分布函数与原始数据的拟合情况作了QQ图观察，并进行了K-S检验。通过检验结果，排除了伽马分布，并对拟合效果极为相近的t分布与logistic分布利用拟合优度V进行进一步检验。最终发现logistic分布能够更好地拟合深交所创业板指数对数收益率的分布，尤其在左尾部，拟合效果很好。最后，根据拟合情况及其分析，对创业板投资者提出了几点建议。