摘要：Markowitz的均值方差模型提供了一个很好的投资决策的思维框架。但是如果直接使用历史价格数据估计资产回报率的期望和协方差矩阵,并做出控制风险的约束下追求最大收益的最优投资组合决策,在A股市场的实证结果并不理想。改进投资策略可以从两个方面入手：第一,引入新的度量风险的指标；第二,提高对未来回报率的预测能力。本文对这两种思路的实际效果作了实证研究,在第一种思路中,用VaR与CVaR代替标准差,度量投资组合的风险。在第二种思路中,我们建立了一个在现有的信息下估计未来回报率分布的预测模型,用预测模型得到的分布作为投资组合优化模型中的参数。实证结果表明,运用股票的预测模型得到的资产回报率分布进行投资组合决策,可以极大地提升投资表现。而仅仅改进风险度量的指标对于投资组合表现改善不大。