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文章首先提出了两个新的非对称测度，跟传统的偏度测度不同，新的非对称测度是基于数据分布而不仅仅是三阶中心距。紧接着文章通过假设投资者具有类似于展望期望效用下，构建模型说明新非对称性新测度与未来收益是负向关系。接着文章通过对称性计量测试，说明新的非对称测度比偏度可以更有效地检测到非对称性，使用美国全股市数据，也能比偏度发现更多收益分布不对称的股票。使用美国1963年到2015年股市数据，发现在横截面上股票过去收益正向非对称性越高，未来收益越低。说明股票收益的差异一部分来源于非对称性，而传统的偏度对未来收益并不具有显著影响。文章最后发现偏度对于未来收益影响不确定的原因是偏度对于未来收益的影响为正或者负与市场风险、股票特质波动率、投资者信心指数、市场流动性以及投资者未实现盈利值有关。
朱一峰目前是中央财经大学金融学院，美国埃默里大学经济学博士，曾任美国埃默里大学经济系客座助理教授，研究领域为资产定价、投资策略、金融科技、应用计量、大商品预测以及劳动经济学。其研究论文曾发表于Advances in Econometrics、数学物理学报、纯粹数学与应用数学等期刊，论文入选FMA（美国金融管理学会年会）与CICF（中国国际金融年会）等国内外学术会议。
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