因子模型由于能够简化高维数据的分析过程,从而广泛的应用于经济、金融、生态、医药等领域。而准确的选择因子个数始终是因子模型应用上的核心问题。近些年来,大量关于因子个数确定的文献频繁见诸统计、计量等学术期刊,本文通过Monte Carlo比较研究三种经典的面板因子个数选择准则的有限样本性质,并基于其中两种邻近特征值比形式的准则,构造了两种新的因子个数选择准则,Monte Carlo模拟表明,新的准则在部分弱因子情形下有更好的稳健性和适应性。考虑到以上准则假定因子个数不随着样本量的改变而变化,因此本文发展了上述的信息准则以适应可变因子数目下的数据情形。最后,以沪深300指数成分股中的226支连续交易288天的股票日收益率序列构建平衡面板数据集,使用不同因子个数选择方法,得出存在两个因子的结论,并发现沪深300指数收益序列和因子高度相关,进一步地以本文发展的适用于可变因子数目的准则研究发现,所考察区间内的样本数据始终由两个因子驱动,不存在经济结构变动。