证券的投资组合选择问题作为现代金融理论和实践的一个重要研究内容,受到学术界和金融投资实务界的广泛关注和探索。无论是经典的Markowitz均值-方差模型,或是后续发展出的一系列“均值-风险”模型,又或是最小方差模型、等权重模型、效用函数最大化模型等,这些投资组合选择模型经过学者们的深入探索都在逐渐趋于成熟,但在实际投资运用中,仍然会面临样本内表现不一致、样本外表现较差的情况。因此,在前人研究成果的基础上,本文首先从投资者的效用函数最大化角度出发,引入l1范数正则化方法和l2范数正则化方法,构建了一个基于投资者效用的稀疏投资组合选择模型。其次,在不同基准框架、不同投资环境、不同类型投资者三个维度下,即分别以二次效用函数最大化和CARA效用函数最大化为基准框架,在FF100数据集和HS100数据集上,对四种不同风险厌恶系数的投资者交叉进行了实证分析。本文结论可总结为如下几方面:（1）通过对以二次效用函数最大化为基准框架时和以CARA效用函数最大化为基准框架时的稀疏投资组合选择模型进行实证分析,当使用夏普率衡量模型所构建投资组合的样本外表现时,发现本文所构建模型的样本外表现明显要优于经典的均值-方差模型、均值-CVa R模型、最小方差模型、等权重模型、不经稀疏处理的二次效用函数最大化模型和不经稀疏处理的CARA效用函数最大化模型的样本外表现。（2）本文选取了FF100数据集,并构建了HS100数据集进行实证分析,研究结果表明,在这两个数据集上,基于投资者效用函数最大化的稀疏投资组合都能取得较好的样本外表现。其中,研究结果发现模型在HS100数据集上的样本外表现要劣于FF100数据集,该现象在其他几个主流投资组合选择模型上也是普遍存在的。但是,经同一数据集下模型间的比较发现,经稀疏处理的效用函数最大化模型比本文考虑的其他几个参照模型拥有更好的样本外表现。这表明,相较于国外金融市场,我国金融市场上收益率波动更大,但相较于其他模型而言,本文模型在同一数据集上仍具优越性。（3）本文设置了四种不同类型投资者进行实证分析,研究结果表明:不同类型投资者的最优投资组合中包含的资产数也不同,风险追求者的最优投资组合中往往包含的资产数更少,风险规避者的最优投资组合中往往包含的资产数更多;不同类型投资者的最优投资组合的收益率表现也不同,风险追求者的最优投资组合的收益率均值和方差往往更大,风险规避者反之。因此,当投资者构建其投资组合时,不必对所有的备选资产进行建仓,一个稀疏的投资组合可以拥有更好的样本外表现,且不同风险厌恶程度的投资者应根据其自身偏好选择最佳的投资组合方案。