风险溢价(Risk premium)，是投资者在面对不同风险的高低、且清楚高风险高报酬、低风险低报酬的情况下，投资者对风险的承受度影响其是否要冒风险获得较高的报酬，或是只接受已经确定的收入。而承受风险可能得到的较高报酬。 行业平均收益与自身投资回报高收益之间的差，即为风险溢价，是投资者要求对其自身承担风险的补偿。
风险溢价率是什么？
其实风险溢价率指的就是收益对于贝塔系数的增长率，坐标图上就是证券市场线的斜率。按斜率的计算公式，
风险溢价率=斜率=（市场收益率﹣无风险收益率）/（市场组合的贝塔系数-无风险组合的贝塔系数）
市场组合的贝塔系数-无风险组合的贝塔系数=1-0=1
所以，风险溢价率＝市场收益率﹣无风险收益率
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风险溢价模型
近年来，风险溢价研究已经成为主流金融学期刊的一个热门主题。。
Claus 和Thomas(2001)采用异常收益模型（或剩余收入模型），研究风险溢价的一个合理上限。相对于红利增长模型，异常收益模型能够更好地利用现有的信息，以降低人为设定的增长率的重要性，同时缩小可允许的增长率的范围。他们得到的风险溢价仅为3%。
Fama 和French(2002)采用红利增长模型和收益增长模型对美国股市（1951-2000 年）的风险溢价进行估计，这两个模型得到的风险溢价分别为2.55%和4.32%，比采用平均股票收益得到的估计值（7.43%）小得多。他们认为，前者的估计更为可靠，因为(1)采用红利增长模型和收益增长模型得到的估计值的标准差较小；(2)这两个模型对于1872-1949 和1950-1999 得到的夏普比率相近，而平均股票收益得到的两个夏普比率相差太多；(3)采用红利增长模型和收益增长模型得到的预期股票收益率与净值市价比小于1 相符，而采用平均股票收益则相反。
Pastor 和Stambaugh(2001)采用贝叶斯方法，对市场超常收益存在结构性突变条件下的风险溢价进行估计。这篇论文的主要贡献在于，对风险溢价进行估计时引入经济理论和直觉知识。包括：风险溢价与波动率之间的正相关；风险溢价与股价之间的负相关；风险溢价的变动区间不可能太大。
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