无论是个人投资者还是对于持有数十亿元大资金的机构投资者或基金管理人,他们在证券市场从事投资活动时,都会面临如何更好地对所持证券资产进行积极投资管理、制定最优管理策略的问题。积极型投资管理策略的理论基础就是证券市场不可能达到绝对高效状态,市场是相对低效的或者会暂时性失效,存在被市场错误定价的的证券,通过积极的择时和择券的努力就能跑赢大市,获得超额绩效。积极策略的实质是投资管理者认为能够对影响某类证券未来收益和风险的因素进行预期。对普通股而言,积极的管理包含对公司未来收益、股息或价格收益比的预测；对固定收入证券而言,预期包含对未来利率期限结构的预测；如果投资组合包含国外证券则需要对未来汇率进行预测。从积极型投资组合构建来讲,就是通过识别错误定价的证券,使所构建组合的证券权重主动偏离基准组合的证券权重,以取得超过基准指数的积极收益率。由此承担的积极风险用积极收益率的方差或标准差表示,称为跟踪误差。积极型证券投资组合管理的核心是在控制跟踪误差于一定范围内的条件下,追求积极收益率的最大化。本文运用现代投资理论和投资分析方法,探讨积极型投资管理策略在中国股票市场的适用性问题。主要内容安排如下：第1章是关于积极型投资管理的文献综述。主要包括消极型投资管理策略优于积极型投资管理策略的理论和实证证据,积极型投资管理策略优于消极型投资管理策略的理论和实证证据,积极型投资组合管理的主要内容以及国内的相关研究等。第2章是积极型投资管理的理论和实践基础。首先,从实际投资决策过程中投资者的行为偏差出发,说明证券市场不可能达到完美有效状态。其次,用实验研究方法来验证中国股票市场投资者的行为特征,为积极型投资管理策略在中国股票市场的成功运用提供理论和实践基础。第3章是基于收益增量信息的积极型投资管理策略实证研究。结果表明,利用上市公司收益增量信息进行积极的投资管理可以获得超额收益率。第4章是基于混合分布假说的中国股票市场量价关系研究。量价关系是股票市场最重要的关系,也是技术分析方法的基础,在股票市场投资的实践过程中起着重要的作用。本文采用ARCH类模型对量价关系进行深入分析,特别是研究交易量分解之后的不同性质交易量同股票市场价格波动以及波动性之间的关系。第5章是基于移动平均线投资策略的实证研究。本文选取上证综合指数和道琼斯30种工业股票平均价格指数为样本数据,通过两种移动平均线投资策略的检验和考虑交易成本的修正检验,发现利用移动平均线投资策略在中国股票市场可以获得显著的超额收益。第6章是沪深300股票指数期货对现货指数的预测功能研究。结果表明,带有股指期货序列的ARIMAX模型与不存在其他输入变量的ARIMA模型在相同的参数条件下,前者的拟合误差下降,预测精度显著提高。由此说明股指期货信息可以更好地预测现货指数。第7章是基于Treynor-Black模型的积极型投资组合管理实证研究。通过比较消极型投资组合和积极型投资组合的夏普测度,验证T-B模型的有效性,证明优化指数投资组合的绩效表现可以比市场指数更好。第8章是基于Black-Litterman模型的积极型投资组合管理实证研究。结果表明,应用B-L模型对中国股票市场进行积极投资组合管理能获得超额收益,修正后的BL模型消除了原模型的弊端从而能获得更多的超额收益。第9章提出校正预测值提高预测精度的一些方法。积极型投资管理策略成功的关键是精确的预测。本文分别就时间序列分析中常用的ARMA模型、干预分析模型以及多元回归模型提出如何根据最新的数据信息校正预测值的方法。