因子收益的分布对于个股的预测和应用有着非常重要的作用。最新发展的高维近因子模型理论,利用主成分分析法可以得到因子收益的相合估计。自然的问题是用估计的经验分布来估算因子收益的分布是否可靠?如果可靠,对维数和样本数有何要求?本文通过研究因子收益的主成分估计序列的经验过程来回答以上问题。研究发现,因子收益主成分估计序列的经验过程与真实因子收益的经验过程相差很小,阶数为op(1)。因子收益主成分估计序列的经验分布与真实因子收益的经验分布差异很小,阶数为op((?)),其中T是样本数。基于经验过程的oracle性质,构造的因子收益分布函数的同时置信带具有准确的覆盖率。因子收益主成分估计序列的经验过程的oracle性质要求p和T满足T = o(p),其中p是维数。而因子收益主成分估计序列的经验分布的相合性仅要求(?)= o(p)。数值模拟表明同时置信带具有准确的覆盖率。实际数据分析表明国农科技(000004),宝丽来(000008),中国宝安(000009),深华新(000010)四支股票的因子收益分布在2008年经济危机前后都发生了结构性变化。