如题所述
该理论依据以下几个假设：
1、投资者在考虑每一次投资选择时，其依据是某一持仓时间内的证券收益的概率分布。
2、投资者是根据证券的期望收益率估测证券组合的风险。
3、投资者的决定仅仅是依据证券的风险和收益。
4、在一定的风险水平上，投资者期望收益最大；相对应的是在一定的收益水平上，投资者希望风险最小。
根据以上假设，马科维茨确立了证券组合预期收益、风险的计算方法和有效边界理论，建立了资产优化配置的均值－方差模型：
目标函数：minб2(rp)=∑ ∑xixjCov(ri-rj)
rp= ∑ xiri
限制条件： 1=∑Xi （允许卖空）
或 1=∑Xi xi>≥0（不允许卖空）
其中rp为组合收益， ri为第i只股票的收益，xi、 xj为证券 i、j的投资比例，б2(rp)为组合投资方差(组合总风险)，Cov (ri 、rj ) 为两个证券之间的协方差。该模型为现代证券投资理论奠定了基础。上式表明，在限制条件下求解Xi 证券收益率使组合风险б2(rp )最小，可通过朗格朗日目标函数求得。其经济学意义是，投资者可预先确定一个期望收益，通过上式可确定投资者在每个投资项目（如股票）上的投资比例（项目资金分配），使其总投资风险最小。不同的期望收益就有不同的最小方差组合，这就构成了最小方差集合。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2016-12-05
资产配置“太祖”：马科维茨的均值方差模型(1990诺贝尔经济学奖)
最早的模型只考虑三个维度的变量：资产的预期收益率、预期波动率、以及资产之间的相关性。
我们知道，一个理性投资人总是希望资产的收益越高越好，同时风险越小越好，也就是说我们总是在风险一定的情况下希望最大化预期收益率，或者说在预期收益率一定的情况下最小化风险。马科维茨以及威廉夏普凭借着这个思想分别拿到了诺贝尔经济学奖。
其实这个逻辑在数学上很容易实现，我们用资产收益率除以风险的比值大小来衡量资产表现的好坏，夏普比率、特雷诺比率、索提诺比率等都运用了这个思想。而对于一篮子股票或者一篮子大类资产而言，我们只需要对资产给予不同的权重，建立一个资产组合，并且计算该资产组合的收益、风险，以及收益风险比指标，然后重复刚才步骤（比如10000次），重新给予资产不同权重并计算资产组合的收益风险比，最后比较这10000次收益风险比的大小，其中收益风险比最大的资产组合就是我们寻求的最优组合。
如由此衍生出的经典股债模型——60％股票＋40％债券的经典组合。这一组合固然分散了部分风险，但因为资产种类仅两种，风险降低的还远远不够。尤其是发展到让人眼花缭乱的金融投资品的现在，经典股债模型已乏善可陈。
（资料来自博道投资官微）
最早的模型只考虑三个维度的变量：资产的预期收益率、预期波动率、以及资产之间的相关性。
我们知道，一个理性投资人总是希望资产的收益越高越好，同时风险越小越好，也就是说我们总是在风险一定的情况下希望最大化预期收益率，或者说在预期收益率一定的情况下最小化风险。马科维茨以及威廉夏普凭借着这个思想分别拿到了诺贝尔经济学奖。
其实这个逻辑在数学上很容易实现，我们用资产收益率除以风险的比值大小来衡量资产表现的好坏，夏普比率、特雷诺比率、索提诺比率等都运用了这个思想。而对于一篮子股票或者一篮子大类资产而言，我们只需要对资产给予不同的权重，建立一个资产组合，并且计算该资产组合的收益、风险，以及收益风险比指标，然后重复刚才步骤（比如10000次），重新给予资产不同权重并计算资产组合的收益风险比，最后比较这10000次收益风险比的大小，其中收益风险比最大的资产组合就是我们寻求的最优组合。
如由此衍生出的经典股债模型——60％股票＋40％债券的经典组合。这一组合固然分散了部分风险，但因为资产种类仅两种，风险降低的还远远不够。尤其是发展到让人眼花缭乱的金融投资品的现在，经典股债模型已乏善可陈。
（资料来自博道投资官微）
