投资组合通常是指个人或机构所拥有的由股票、债券及衍生金融工具等多种有价证券构成的一个投资集合。传统上投资组合模型数学规划的经典范例是在输入参数准确可知并且等于某些标称值的假设条件下建立模型,并利用已有的数学规划方法求解模型得出最优解。然而,这些方法并没有考虑数据的不确定性对建模质量和可行性的影响。因此,本文采用鲁棒优化方法构建投资组合模型解决投资组合模型容易受输入参数影响的问题。本文分析总结了马科维茨的均值——方差投资组合理论模型,同时,分析并整理了国内外对投资组合模型的发展趋势,其次对鲁棒优化方法进行了详细的论述,并介绍了鲁棒优化理论与投资组合相结合的研究进展,本文同时介绍了现今两种主流的风险测度方法,即VaR与CVaR方法。本文以行为金融学理论为视角,将投资者分为风险厌恶、风险中性与风险偏好型,利用鲁棒优化方法,同时融入若干约束条件,对三种不同类型的投资者建立了若干种不同的模型,并在每种投资者类型下分别对比两种模型,并利用实证数据分析哪类模型更适合投资者,同时通过实证数据给出投资者的最优投资策略。