增强型指数跟踪投资组合研究是关于通过构建投资组合优化模型以达到跟踪并超越基准指数收益目的的资产配置研究。现有相关研究和结论多数是建立在证券收益为随机变量和概率论为数学工具的基础上。然而,现实金融市场中存在着历史数据缺失或失效的情况。例如:新上市的股票缺乏历史数据;COVID-19或是战争等突发事件使得历史数据无法有效反映未来金融市场。在这种情况下,人们不得不借助专家估计来帮助投资决策。研究表明人会高估不确定事件发生的可能性,而概率论的使用会放大人为估计中存在的偏差。针对上述情况,本文使用不确定理论,将证券收益视为不确定变量,进行基于不确定理论的增强型指数跟踪投资组合研究。本文的主要研究内容和成果如下:（1）运用方差来度量跟踪误差,研究不确定均值-方差增强型指数跟踪投资组合问题。本研究构建了不确定均值-方差增强型指数跟踪投资组合模型,并给出了当证券收益服从正态不确定分布时所构建模型的解析解。在解析解的基础上,分析了最优跟踪组合的收益和风险,给出了最优跟踪组合的有效边界,并通过定义一个包含投资者风险厌恶系数、跟踪组合收益和风险的函数来度量跟踪组合的表现。分析发现:基准指数的选择、投资者的风险厌恶系数、跟踪误差容忍值等都会影响跟踪组合的表现。投资者可以根据个人偏好,通过调整参数得到符合自己标准的最优跟踪组合。（2）在不确定均值-方差增强型指数跟踪投资组合研究基础上,增加组合收益风险控制约束,研究考虑组合收益风险控制的不确定均值-方差增强型指数跟踪投资组合问题。首先,构建考虑组合收益风险控制的不确定均值-方差增强型指数跟踪投资组合模型,讨论了组合收益风险由方差和风险指数度量的两种情况,其中风险指数被定义为低于零收益的平均损失。然后,从投资收益和风险角度,将考虑组合收益风险控制的模型和不考虑组合收益风险控制的模型进行比较。从前文所定义的跟踪组合表现角度,分析考虑组合收益风险控制对投资者决策的影响。研究表明:考虑组合收益风险控制的模型所确定的最优跟踪组合具有更小的风险,但同时也具有更小的期望收益。具有相对大的风险厌恶系数的投资者更倾向于选择考虑组合收益风险控制的模型,具有相对小的风险厌恶系数的投资者更倾向于选择不考虑组合收益风险控制的模型。（3）运用下半绝对偏差来度量跟踪误差,研究不确定均值-下半绝对偏差增强型指数跟踪投资组合问题。本研究构建了不确定均值-下半绝对偏差增强型指数跟踪投资组合模型,并推导了当证券收益服从线性不确定分布时模型的解析解。在解析解的基础上,分析了最优跟踪组合的收益和风险,并给出最优跟踪组合在均值-下半绝对偏差坐标下的有效边界。同时,分析了基准指数收益分布和跟踪误差容忍水平的变化对最优跟踪组合收益和风险的影响,帮助投资者进行决策。实验结果显示:在相同的期望超额收益水平下,与运用绝对偏差和标准差来度量跟踪误差的两个模型相比,不确定均值-下半绝对偏差增强型指数跟踪投资组合模型的跟踪误差更小。（4）将跟踪误差度量工具扩展到下半绝对偏差的高阶矩,研究了不确定均值-下半绝对偏差高阶矩增强型指数跟踪投资组合问题。本研究构建了不确定均值-下半绝对偏差高阶矩增强型指数跟踪投资组合模型。通过和不确定均值-下半绝对偏差低阶矩模型对比,分析了高阶矩模型的优势。结果显示:不确定均值-下半绝对偏差低阶矩模型所产生的最优跟踪组合与不确定均值-下半绝对偏差高阶矩模型所产生的最优跟踪组合相比,要不期望收益不大,要不跟踪风险更高。这表明不确定均值-下半绝对偏差高阶矩模型应用范围更广。