随着金融产品供给丰富、机构和个人资产配置需求增加,如何进行合理有效的资产分配成为人们面临的重要议题,研究表明,资产选择和资产配置可以解释投资组合90%左右的业绩变动,自从Markowitz提出投资组合理论以后,Black和Litterman提出的将市场数据与投资人观点相结合的资产配置方法受到了广泛关注。本文运用Black和Litterman(1992)提出的Black-Litterman模型(BL模型),研究了基于2010年到2016年股票数据的行业配置策略,对前人的研究做了如下拓展:1、对BL模型逆优化阶段应该采用何种输入权重进行了理论梳理,并用Elton,Gruber,Padberg(1976)提出的资产选择模型(EGP模型)生成BL模型逆优化阶段的输入权重。2、指出了前人在设定观点方差时的一个错误。3、将回测期数延长,增加了仓位稳定性指标来评价策略。本文BL模型中的观点和观点方差一律用GARCH类模型生成,逆优化阶段所用的输入权重用EGP模型来生成,与输入权重直接采用市值权重的策略进行了比较,在大幅震荡和小幅震荡两种不同行情模式下,分别对1年的数据进行了回测,发现用EGP模型生成输入权重的策略在稳定性、收益性上均优于直接用市值权重的策略,为个人和机构投资者的资产配置提供了思路。本文分为六章,第1章阐述研究的背景,并对研究思路和创新点做了简要说明,指出了本文的研究意义。第2章对国内国外文献进行综述,简要阐述了投资组合、资产定价理论,重点梳理了前人对资产配置、Black-Litterman模型的研究,并对其研究特点进行了总结,发现前人对BL模型逆优化过程中的输入权重讨论较少,国内研究的回测期数大都很短,而且在策略评价时对策略的稳定性涉及不多,所以本文在这三方面进行了拓展。第3、4章是理论基础,从均值方差模型、资本资产定价模型开始论述,随后介绍了 Black-Litterman模型,从贝叶斯理论的角度给出了 BL模型的简要推导,并对各种输入量的确定进行了详细论述,重点介绍了前人研究中逆优化过程里的输入权重、观点及其方差的确定方法;对输入权重的确定,本文总结他人的研究方法后提出了自己的意见,并指出了前人研究中观点方差设定的错误;随后介绍了本文用来确定逆优化过程中输入权重的资产选择理论(EGP模型)。第4章介绍了本文衡量投资者观点时所用到的GARCH类模型和该模型的估计及预测。第5章是实证,这一部分首先对数据选择做了简述,对数据的基本统计性质进行了分析,其后进行BL模型输入量的求解,首先根据EGP模型进行了资产权重(作为BL模型的输入权重)的计算,随后确定各种行业指数的GARCH类模型形式,同时确定其模型系数并对模型进行检验,然后对回测期的观点和方差进行预测,最终将这些输入量代入BL模型公式,得到最终的资产配置权重。最后在两种不同行情模式下,分别对1年的数据进行了回测,统计了策略收益的各项评价指标,对策略在两种环境下的表现及适用性进行了分析,同时从权重累计变化的角度对策略的调仓特征进行了评价。本文的主要结论如下:1、对于BL模型中的输入权重,本文认为应该用以资本市场均衡为前提的模型求得,作为中性起始点。只考虑风险来构建起始输入权重这种途径还没有足够的理论支撑。2、基于因素模型的资产选择模型(EGP模型)生成的权重反映了样本期内各行业的概况,指数收益率与权重正相关;综合收益的求解过程中,模型赋予了引致均衡收益较大的权重,且后验BL收益率作为加权结果,其值处在观点和引致均衡收益中间。3、横盘小幅震荡(2016年)与大幅牛熊震荡(2015年)的环境中,用EGP模型生成的权重作为输入权重的BL模型在回测区间累计收益、收益稳定性、权重稳定性上都优于直接用市值权重作为输入权重的BL模型。