【摘要】研究股票的超额正收益,对投资者的股票选择上起到参考作用。对多只股票进行超额正收益的检测,股票的数据量大维度高,运用单重假设检验方法并不能正确筛选出具有超额正收益的股票。因此,文章引入多重假设检验中总第一类错误率(FWER: Family-wise error rate)的概念,运用三种模型来控制FWER,分别为Holm’s Step Down, Bootstrap & Step Down以及Resampling Based on All True Null Hypothesis,对2014年6月3日—2015年6月3日这一时期内的上证180当中152只成分股进行了超额正收益的检验。