毕业论文均值方差模型

马科维茨 的均值一方差组合模型(Markowitz Mean-Variance Model，Markowitz Model简称MM) 证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题： 即预期收益与风险。 那么如何测定组合投资的风险与收益和如何平衡这两项指标进行资产 分配是市场投资者迫切需要解决的问题。正是在这样的背景下， 在50年代和60年代初，马可维兹理论应运而生。

均值—方差模型是由H.M.Markowitz(哈里·马科维茨）在1952年提出的风险度量模型。

均值-方差模型 (Mean-Variance Model) 投资者将一笔给定的资金在一定时期进行投资。在期初，他购买一些证券，然后在期末卖出。那么在期初他要决定购买哪些证券以及资金在这些证券上如何分配，也就是说投资者需要在期初从所有可能的证券组合中选择一个最优的组合。

均值方差模型的优化

对于均值方差来说，最重要的是模型对于历史数据的依赖性强，预期收益率及风险度量都是用历史数据来衡量，但往往历史并不能代表过去，过去一段时间的平均收益与未来一段时间内的期望收益往往差别很大。

在此基础上，1990年，Black和Litterman在高盛工作期间发展出Black-Litterman模型，在模型里加入投资人对市场的看法与预测。将历史数据的特征和投资者对未来的预测相结合，可以说是一半客观，一半主观的方法。

简单的说，就是在基于市场历史数据的基础之上，加上投资者的主观的观点，然后将两者结合，形成一个新的收益率的分布。