论文主要研究方向是投资组合风险的度量问题，马科维兹最早提出的投资组合理论作为一个开放性问题成为近现代学者研究的主要领域。其中，方差、下半方差以及绝对偏差是对收益变量波动大小的度量；VaR、CVaR则是对资产最坏损失情况的度量。另外，下行风险度量模型包括下半方差、VaR、CVaR等等。现实中，投资决策所考虑的元素有收益大小和风险大小，收益只需要考虑收入和支出的差额，即为收益。传统意义下的投资组合模型，只是针对风险度量方法的创新，而且风险度量方法的选取相对单一，所以，每种投资组合模型只能针对特定投资群体来应用。本篇论文的创新之处在于，通过考虑不同风险度量方法的性质，为了扩大投资组合模型的适用范围，我们对几种传统风向度量方法进行组合，从而提出了三种创新模型，即均值-方差-CVaR模型、均值-绝对偏差-VaR模型、均值-绝对偏差-CVaR模型。它们所具有的优势是同时考虑了收益的波动风险和投资者最关心的资产最坏损失风险，这就意味着模型更加贴近现实情况，风险度量更加科学。尤其绝对偏差与CVaR的风险组合不仅简化了计算量，同时避免了传统VaR所不具有的次可加性，从而使模型更加有效。论文建立的几组创新模型为多目标决策问题，根据模型特点和实际需要，论文选用了多目标决策方法——约束法，投资者可根据个人偏好选择目标函数，从而增加了模型的应用范围，最后论文结合我国股票市场进行实证研究，最后得出模型可以同时降低波动风险和最坏损失风险，从而降低整体风险，并证明了模型的有效性。