随着投资组合理论的发展，寻求合理的风险度量方法成为金融工程研究的热点之一。这些风险度量方法包括马柯维茨提出的半方差风险度量方法，Leibowitz和Kogelman以及Lucas和Klassen等人提出的用相对某目标收益水平的损失概率来度量下方风险的方法，Konno和Yamazaki提出的用绝对偏差度量风险的方法，Harlw提出的用低位部分距(LPMs)进行风险度量的方法。 近年来，在险价值法(VaR)在风险管理的各种方法中引人瞩目，这种方法由J．P．Morgan率先推出，Dowd等经济学家对其理论和方法进行了深入研究，该方法由于简单易行且综合性强而被广泛应用。在巴塞尔银行监管委员会和国际证券委员会组织技术委员会的推动下，VaR方法已成为目前市场风险管理的主流方法，成为国际金融监管的标准之一。将VaR作为风险度量的标准，取代方差，由此，在组合优化理论上产生了均值-VaR模型。 VaR是指在正常的市场条件下，一个机构(银行、公司或企业)的投资或资产组合在给定的置信水平下和确定的持有期内预期的最大损失。VaR具有信息披露、资源配置和绩效评价等功能。然而，Artzner等经济学家的研究证明，VaR在理论及应用过程中存在许多缺点，主要表现在以下几个方面：1、VaR不具有风险度量方法所应具备的次可加性，这意味着组合的风险可能大于各组成部分的VaR之和，用VaR管理风险从而无法实现分散化的效果。2、以VaR为目标函数的规划问题一般不是凸规划，其局部最优解不一定是全局最优解。3、VaR只提供某一置信水平下资产损失的最大期望值，却不能体现一旦超过这一数值的可能损失程度。针对VaR存在的上述缺点，Artzner等人提出一种VaR的修正方法——条件在险价值(Conditional Value at Risk，简称CVaR)，它具有VaR的优点，同时，在理论上又具有良好的性质，如次可加性、凸性等。另一个优越之处是CVaR的计算可以通过构造一个功能函数而将求解过程转化为线性规划问题，这样不但可以得到投资组合的CVaR值，同时也可获得相应的VaR值及资产组合的最佳比例。 本文即以条件在险价值CVaR为主要研究对象，试图通过对VaR及由VaR扩展而来的CVaR的介绍，考察这两种风险测度方法在投资组合管理中的实际应用，从而为我国的金融机构建立更为有效的风险管理体系提供参考。研究过程中将理论研究和实证研究相结合，以定量分析为主，并将定性分析和定量分析相结合。 本文首先介绍了研究背景和意义，并对国内外关于投资组合理论和风险度量技术的研究概况进行了简单梳理。然后用单独一章介绍了在投资组合理论研究上起着里程碑意义的重要模型。具体包括马柯维茨均值一方差模型及其扩展、资本资产定价模型和套利模型，随后结合现代在投资组合理论方面的最新研究现状及发展，总结出三个方向的发展趋势：证券组合投资的动态模型，基于VaR的投资组合理论，行为投资组合理论。接下来重点讨论在险价值VaR的概念、模型和计算，通过其在投资组合管理中的应用实例加以说明。着重分析了VaR风险度量方法在投资组合管理中的缺陷，如VaR不满足一致性公理、VaR尾部损失测量不充分。在此基础上引出VaR的修正模型CVaR，详细阐述了CVaR的基本概念、性质、最优化模型，介绍了正态分布下线形资产组合的CVaR值计算方法，并结合我国股市，对CVaR进行了较深入研究，比较和VaR的不同，强调了将其应用于风险管理实践的必要性。 第四章根据CVaR风险度量方法的理论，建立了投资组合优化的均值-CVaR模型，选取我国证券市场的几只样本股票，根据决策者自身的风险偏好选择不同的置信水平，计算出最小风险CVaR与最优组合比例，得出了均值-CVaR模型的有效边界，对按不同比例投资多种证券操作有实际指导意义。当然，本文在分析过程中也存在某些不足之处。比如，CVaR是一种使用统计技术来衡量风险的方法，而统计模型的准确性在很大程度上取决于有效数据的充分性，在风险度量与优化模型以及模型的检验中，都需要使用大量的数据作为模型的输入。惑于计算的复杂性，本文选择的样本量可能偏小。利用均值-CVaR模型进行组合优化，涉及到较高的线性规划方面的数理知识，现阶段没有能力完成加入交易成本约束下的组合优化。正因为存在不足之处，本文的研究范围尚有拓展的空间。比如：可以选择更大的样本量，来验证模型的充分性；可以对均值-CVaR模型增加更多的约束条件，考察模型的多方面性质。