该文重点研究了基于随机规划模型的动态投资组合选择问题.第一章回顾了投资组合选择理论研究的历史,综述了动态投资组合选择的研究现状.第二章给出用于动态投资组合选择的随机规划模型.该章先介绍基本随机规划模型,在预期模型和适应模型的基础上得到适用于金融优化问题的求偿模型,并给出它的确定性等价形式和多阶段形式.然后通过与其他金融优化模型的比较,说明随机规划方法相比其它模型方法具有更大的灵活性,能够在决策时加入更多的现实考虑.该章最后给出了用于动态投资组合选择的随机规划模型的一般形式,它是该文其它模型的基础.在第三章,首先介绍了情景生成和构造情景树的基本方法,然后讨论情景分析中一个需要注意的问题:无套利性,给出两个验证无套利性的充分必要条件.该章最后讨论了模型求解问题,在介绍常用随机规划算法和分析它们优缺点的基础上,给出一种新的求解方法—随机对偶动态规划算法.这种算法可以综合随机动态规划和嵌套Benders分解的优势,有效地用来处理较多阶段和较大维数状态空间的问题.作为多阶段随机规划模型在金融优化领域的一个应用,第四章建立了一个新的动态债券投资组合模型.对债券投资组合来说,因为资产收益常常不满足阶段收益独立和正态分布的假设,传统的单阶段投资组合模型和多阶段均值方差模型在使用时受到了限制.随机规划方法在处理这类投资组合问题时具有较大的优势.实例表明,这一模型优于实际中常用的固定投资比例模型,这是因为随机规划方法在利用情景树的信息方面具有更强的能力.第五章建立了一个用于人寿保险公司资产负债管理的动态随机规划模型.它可以帮助人寿保险公司的管理者构造长期动态投资组合,在其收益满足未来不确定负债要求的前提下,追求最终期望财富最优.该文采用新的方法生成资产收益情景,用第三章中的矩匹配方法构造情景树,并用状态聚合的方法对情景树进行简化,以使对不确定性的近似同时满足精确性和灵活性的要求.该章最后给出了这个模型的一个应用.