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CVaR(Conditional Value-at-Risk，条件风险价值)风险测量方法是在VaR的理论基础之上所产生的，它较之于VaR风险测量方法，更能体现投资组合的潜在风险。CVaR风险测量方法有多方面的应用，如信用风险的测量、内部风险资本金的确定、资本配置、金融监管等。本文重点研究的是基于CVaR的投资组合理论。 本文的主要内容包括：①在对我国股市实证研究的基础上，对CVaR和VaR进行比较。②对正态条件下均值——CVaR投资组合模型的有效前沿进行分析，并进行实证研究。③通过实证研究置信度、权重系数、交易成本等约束条件对均值——CVaR投资组合模型有效前沿的影响。 本文共分五章。 第一章提出研究背景和意义，对国内外学者的研究概况进行总体介绍，总结以往学者研究中存在的问题，并提出本文的创新点。 第二章从传统投资组合理论和现代投资组合理论两方面对投资组合理论进行简要介绍，在现代投资组合理论中主要介绍均值——方差、均值——半方差、均值——绝对离差、均值——半绝对离差及单指数模型，对均值——VaR模型及其缺陷进行分析。 第三章是论文的重点，提出均值——CVaR投资组合模型。首先对CVaR的概念、计算、参数选择及其应用进行简要介绍。然后提出均值——CVaR投资组合模型，并分析正态条件下模型的边界及置信度对投资组合边界的影响，得出正态条件下均值——CVaR模型和均值——方差模型具有相同解的结论。最后，在对我国股市实证研究的基础上，对CVaR和VaR进行比较，得出CVaR比VaR更适合我国股市这一结论。 第四章是实证研究部分，也是论文的重点。首先，对第三章提出的正态条件下均值——CVaR模型的有效前沿进行实证研究，并与均值——方差的有效前沿进行对比。其次，实证研究各种约束条件对投资组合有效前沿的影响，包括置信度的变化、交易成本的有无及权重系数的约束。最后，针对我国目前金融市场的现状，提出推进均值——CVaR投资组合模型在我国应用的建议。 第五章是全文的总结，给出全文的最终结论，并提出继续研究的方向。