随着互联网及信息技术的快速发展,全球金融正逐渐走向一体化,国与国之间的金融往来越来越密切,这给世界经济发展带来了新契机,但各国同时也面临着金融危机带来的如“蝴蝶效应”般的新挑战。1997年亚洲金融危机及2007年美国次贷危机给我们留下了深刻警示:经济全球化背景下的金融市场更加动荡不安,一国或一个地区的金融危机会迅速波及全球,这些频发的小概率极端事件对世界经济及全球金融系统造成了巨额损失,因此金融风险防控至关重要。鉴于此,本文将研究基于巨额损失波动性最小条件下的最优投资决策问题。本文第一部分介绍了研究背景及意义,综述了国内外关于投资组合选择研究的现状,提出了研究内容、研究思路、重点难点及创新点等。第二章在梳理经典投资组合模型发展脉络的基础上,充分考虑了投资者风险规避的心理特点及金融实践中频发遭受巨额损失的小概率事件现象,构建了基于发生巨额损失波动性最小的投资组合模型。第三章利用常用的12个基本面分析指标,从沪深两市28个行业中筛选了131家上市公司股票作为初选资产,利用聚类分析技术将其分类,最终选择了11只股票构建核心资产组合;之后提出了基于主成分分析的情景生成方法,该方法兼顾了收益分布的非对称特征及极端事件发生的可能性,以生成“量少、稳健”情景有效地避免了“维数祸根”。第四章利用选择的11只风险资产构建最优投资组合,对前文提出的基于主成分分析的情景生成方法及基于巨额损失波动性最小的投资组合模型进行有效性检验及预测检验。数值模拟结果表明,该情景生成方法及投资组合模型是有效的;预测检验表明,该投资组合模型比经典条件在险价值模型(CVa R)更优,达到了控制发生巨额损失波动性的目的。第五章总结了本文的研究工作,指出了不足之处,并对未来研究做出展望。