本文建立了一个考虑参数时变性的Fama-French三因子模型,介绍了一种非参数估计的方法能逐期估计出因子模型中的因子载荷,并且提出一种可以检验因子载荷是否随时间变化的假设检验方法。研究表明,在Fama-French三因子模型中,可以利用该方法估计并检验因子载荷的时变性,并且利用估计均值构建多个多因子模型的联合显著性检验。我国上证50指数及创300指数各成分股的参数在单独检验中显著,表示个股参数随时间变化,所有股票组成的资产组合在联合检验中参数也显著,表示联合检验参数也随时间变化。说明考虑我国股市相关因子模型的时变性是有必要的,对对因子模型研究做出贡献。在此基础上,本文进一步分别根据非参数估计多因子模型,针对非时变参数因子模型和时变参数因子模型选股,构建不同的资产组合,并采用TM-FF3模型和HM-FF3模型评估不同选股方案的资产组合选股能力。研究发现,时变参数因子模型选股的收益及选股能力远远超过非时变参数因子模型。因此,基于本文的结论,基金公司量化选股时若采用多因子选股模型构建资产组合,则应该考虑参数时变性带来的影响。本文通过实例分析研究发现,考虑参数时变性后的选股模型不仅能够获得更高的超额收益率,还不用考虑训练期的长短,可以对量化选股提出相关改进建议,优化选股模型获得更优异的资产组合。