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均值—方差模型假定资产收益率符合正态分布,不符合金融时间序列普遍存在的尖峰厚尾及有偏特征。通过在均值—方差模型的基础上引入CVaR和协偏度矩阵,分别构造了CVaR最小化和M-V-S模型,更好地实现对投资组合尾部风险的管理,并利用CVaR修正过的夏普比率(SR-adj)对模型绩效进行衡量。分析2005年1月~2019年2月中国股票、商品和债券等大类资产的周收益率数据,研究结果表明:考虑了尾部风险的CVaR组合和M-V-S组合均表现出比传统组合(Minrisk组合和M-V组合)更高的SR-adj;M-V-S组