资产配置在现代资产管理领域中有着非同寻常的地位,合理而有效的投资管理是每个市场参与者最关心的问题,因此通过构造数学模型进行资产配置能获得最优的组合权重。目前主流的资产配置策略主要有Black-Litterman模型和风格轮动模型等等,如何合理并有效地运用这些模型构建配置策略进行组合投资对投资者降低风险获取超额收益具有极其重要的意义。本文基于这两个模型,实证研究了他们在大类和行业资产配置方面的应用情况。本文首先对资产配置的相关理论与国内外最新的研究成果进行了系统回顾。第三章是B-L模型的理论建模部分,这部分对模型进行了基于专家观点和ARMA模型的理论改进。然后论文采用了时间序列方法中的ARMA模型优化改进传统B-L模型的主观观点,用对资产历史收益率的预测值代替投资者的主观预期收益率,基于改进的B-L模型对股票、债券及商品期货等大类资产进行了配置研究。第五章基于相对强弱指数构建了四象限风格轮动模型来对行业资产进行大势研判,选取上证10个行业作为行业样本标的,结合市场一致预期ROE作为主观收益率输入到B-L模型中,比较不同置信度下的配置结果。实证结果表明,ARMA模型的预测值代替主观观点能很好地避免传统观点随意且不能量化的缺点,且拟合值作为观点收益率的配置结果更优。基于风格轮动和B-L的双模型行业配置策略能获得持续较好的最优配置权重,且最优组合的历史业绩表现相较于基准指数的表现更加优异,能获得非常可观的超额收益,同时调整观点误差比例能有效提高模型的绩效。整体来看,B-L模型在大类和行业资产配置中的应用非常有效。