在投资组合的实际应用过程中，传统的均值方差模型具有较多不足之处，很多学者在均值方差模型的基础上提出了一些新的模型。在Markowitz理论基础之上，Fisher Black和Robert Litterman(1992)建立了Black-Litterman模型，该模型结合了资本资产定价模型(CAPM)、Sharp理论以及贝叶斯理论。其核心将投资者观点收益率分布与均衡收益率分布应用贝叶斯定理进行加权，推导出基于BL模型的收益率分布，然后将BL模型的收益率分布带去均值方差模型中，最后应用Markowitz均值方差的二次规划方法解出基于BL模型收益率分布的资产配置权重。BL模型放宽了传统Markowitz模型的严格限定条件，并且，在传统的投资理论模型上，加入了投资者观点，这一开拓性创举使得投资理论的实际应用更为广泛。
　　本文的研究对象具体包括沪深300指数，涵盖了其所包括的6个地区和10个行业分类指数，主要将预测收益与波动分别作为BL模型中投资者对各指数的观点收益率和观点收益误差，其中，下一期收益与波动是通过借助GJR-GARCH-M模型对各指数拟合处理实现预测得到的。构建基于BL的资产配置模型，并在此基础上进行跨地区、跨行业资产配置，并对其结果进行细致分析。为了检验本文基于BL模型的资产配置方法的稳健性，判断资产配置结果是否受到资产配置权重调整周期、数据计算周期的影响，本文对基于BL模型的资产配置结论进行了稳健性检验。
　　研究发现:通过基于不同标量τ的BL模型进行跨地区、跨行业资产配置，计算不同BL模型下的累计收益率、波动性和夏普比率等计算结果表明，BL模型在资产配置方面相比于沪深300指数与均值方差模型具有较大的优势;对于BL模型中标量τ值的选择，通过对结果的对比分析则无法确定最优值，不同背景情况下最优标量τ值的选择是不同的。稳健性检验结果表明，BL模型在资产配置方面具有较强优势，而且在中长期时间周期内优势会更大。