随着我国金融市场体制的不断健全与完善,以投资基金为主的机构投资者逐渐壮大,以期货、期权和其他衍生品为代表的新兴资产频频推出。与此同时,业界频现“资产荒”怪象,优质适宜的大类资产难寻。供需错配背景下,资产配置愈发受到投资者尤其是机构投资者的青睐。动态调整大类资产中的配置占比,进行组合投资管理显得尤为重要。本文则试图从理论研究和实证研究两方面着手探讨资产配置问题。借助对资产配置有关概念的介绍,对以均值一方差模型、资本资产定价模型、套利定价模型、有效市场理论及行为金融理论为主要代表的现代投资组合理论的梳理,提出本文所构建的用于资产配置的Black-Litterman模型的基本框架。该模型采用Bayesian方法和逆最优化理论,将投资者的主观观点融入到均衡资本市场中,便可求出后验收益率向量和协方差矩阵。最后通过求解二次规划问题,获得最优的资产配置权重。基于Black-Litterman模型,采用时间序列AR-TGARCH模型和信息熵补偿投资风险分析方法,构建优化后的投资组合。实证分析表明,该模型较之其他投资组合模型,能够获得更高的收益,具有更强的应用性,为投资者的资产配置决策过程提供一个行之可鉴的思路。本文主要创新性工作体现在：第一,根据历史数据,利用AR-TGARCH模型预测收益率和波动率,作为模型的输入变量,代替纯粹意义上分析师的主观决定,一定程度上解决了投资者观点形成中缺乏数理严谨性弊端。第二,采用信息熵补偿优化投资风险,解决方差度量风险中的误读“伪风险”问题。第三,给出Black-Litterman模型中合成所获得的后验期望收益一种直观解释,并借助伍德伯里矩阵等式,给出了推导过程。