随着央行、银保监会、证监会、外管局联合发布的《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》的全面实施,资产管理行业进入了新的发展阶段,银行得以通过理财子公司直接投资权益市场,机构投资者的范围进一步扩大,去散户化在A股市场上不断推进。机构投资者由于掌握的资金规模相对较高,在权益投资上普遍采用组合投资的方式来达到合规和降低投资风险的目的。根据天天基金网2020年3月的公募基金统计数据,现存股票型基金1163只,混合型基金2871只,其中采用量化投资策略的基金仅有190只。科学地应用和推广投资组合优化方法有助于提升我国资产管理行业的投资收益,降低投资风险,为投资人带来更高的满意度。因此研究如何对投资组合进行优化管理是一个既有理论价值,又有现实应用价值的重要话题。自从马科维茨提出基于均值和方差的现代投资组合优化理论以来,学者和业界主要从两方面来对投资组合优化理论进行完善。第一方面是对于风险的刻画,从马科维茨提出的简单方差风险刻画方法衍生出半方差方法、在险价值和条件在险价值等方法,试图解决方差刻画风险存在的诸如对收益率分布假设过强或者计算复杂度较高等问题。第二方面是从优化方法的视角入手,在无约束静态投资组合优化方法的基础上,增加相应的约束条件,进而衍生出多期动态投资组合优化方法、抗通胀投资组合优化方法以及国际化投资组合优化方法。本文从四个方面针对投资模型在我国资本市场的应用研究展开了较为系统的研究,主要内容如下:第一,对均值-方差投资组合优化方法（MV）,均值-平均绝对偏差投资组合优化方法（MAD）和均值-最大期望绝对偏差投资组合优化方法（MXM）这几种单期投资组合模型、等权重模型以及混合模型进行对比分析。在传统的投资组合排序对比的基础上加上样本外测试,缓解了单期优化方法可能导致的过度拟合问题,为不同投资组合优化方法的选择提供了更具实战价值的参考数据。本文将2007-2017年之间的A股和债券市场的月度收益数据分成5个数据集,每个数据集的跨度为6年,最早的数据集起始时间为2007年1月,最晚的数据集起始时间为2011年1月,每个数据集开始时间推后一年,并且每个数据集最后一年数据作为样本外验证数据。实证结果表明:所有的组合优化方法期末收益率都高于市场组合,期末收益率和夏普比率都呈现出MV＜MAD＜MXM的模式,表明MXM方法在单期投资组合优化方法更加适用于我国的资本市场。第二,研究多时间投资组合优化方法,对多期均值-方差模型、多期均值-最大绝对偏差模型、多期均值-平均绝对偏差模型以及等权重模型进行对比,并且应用样本外测试,防止模型产生过度拟合现象。本文采用2006年至2018年间的A股29个行业指数月度收益数据作为样本数据,采用滚动窗口法构建样本数据集,比较各方法形成组合的样本外绩效。使用5年（60个月）的估计窗口对各资产收益率和风险进行估计,采用4年的时间窗口作为样本外绩效验证期。实证结果表明在多期条件下,期末收益方面、夏普比率均是多期MXM模型＞多期MAD模型＞多期MV模型。本章的研究结果表明,在多期情况下,多期MXM依旧是我国资本市场中较优的组合优化方法。第三,研究考虑抗通胀的投资组合优化方法。首先对我国的大类资产（股票、商品期货、债券、房地产）进行了实证检验,验证不同资产的抗通胀效果。实证结果表明:债券不具有对冲通胀的能力;大部分商品期货具有正向抗通胀风险的能力;房价收益率能对冲通胀风险;股票行业指数不具备对冲通胀的能力。后续的抗通胀投资组合研究表明:在只有商品期货和房产的组合中,商品期货的收益率和方差特性不如房产,导致其在组合中权重较低。继续引入了黄金、债券及股票进入组合后,房产的权重依旧最大。本章的实证结果表明:在我国难以通过组合优化方法构建股票投资组合跑赢通胀。第四,研究国际化投资组合的优化方法。本文对比均值-方差方法（MV）、最小化最大期望绝对偏差（MXM）以及等权重方法（EQW）。在沪深300指数、上证50指数的基础上加入标准普尔500指数、道琼斯工业指数、富时全指2009年1月至2018年12月的月度收益数据构建滚动窗口数据集,对比不同投资组合优化方法并考虑汇率对总方差的影响。实证结果表明:不管使用何种模型,纳入国外低波动率股票指数都可以提升组合的夏普比率,在收益表现方面,在对冲汇率风险之后,MXM组合优化方法表现优于均值-方差方法（MV）。本文的创新点主要有以下几个方面:1.将最小化最大期望绝对偏差（MXM）优化方法应用于我国资本市场以及国际股票市场,并将MXM组合的样本外绩效与其他方法所得组合的绩效进行了对比。2.将多期投资组合模型应用于我国资本市场,检验了不同模型在我国的投资效果,为投资者提供决策建议。3.分析了我国短期国债的抗通胀特性,并使用包括多目标规划（PGP）的各种方法构建了投资组合。文章还有一定的不足之处:1.在单期模型分析中,没有找到MXM模型优于MV,MAD模型这个结论成立的一般条件,所得结论是基于有限样本的。在多期模型分析中,同样存在单期的问题。2.各种资产与通货膨胀相关性的分析,可能与经济周期或其他影响因素相关,导致了本文结论与此前学者研究的差异,需要进一步研究。