金融投资的基本原则之一是投资多样化,投资者将他们的资产分散投入不同类型的资产中。如何在复杂多变的市场环境中做出决策,在投资决策时提高收益的同时降低风险,一直是困扰投资者的难题。在现实世界中,投资者面对的可能是不完全信息,或者必须处理不确定、不精确的模糊数据,如投资者的自身经验和专家意见。在许多情况下,这些不精确数据或模糊信息是通过自然语言和主观陈述来表示的。如何在投资组合决策中表示这些不确定、不精确且模糊的数据并构建投资组合选择模型,已经成为一个崭新的研究方向。但现阶段在模糊环境下的投资组合选择模型研究大多仍停留在单阶段投资行为,对此本文结合模糊理论、投资组合优化理论、动态规划方法构建多阶段模糊投资组合选择模型,以模拟分析投资者的行为,为投资决策提供一定的理论参考。首先,本文采用模糊集理论、可能性理论来处理金融市场中的不确定性,构建均值-半方差模型,并且考虑最小交易量、分散度、交易费用等现实因素,构建基于可能性理论的均值-半方差的多阶段模糊投资组合选择模型,利用中国证券市场中的10种证券,将2010年1月到2016年1月六年的周收盘价作为样本数据,假设证券的收益率为梯形模糊数进行实证分析,研究不同投资偏好情况下投资者的投资行为,并验证所提出基于可能性理论的均值-半方差的多阶段模糊投资组合选择模型的性能。其次,基于均值-方差模型,考虑收益的可能性分布未知的情况,构建基于区间数的均值-方差的多阶段模糊投资组合选择模型,并考虑交易费用、换手率等实际因素,同时利用深圳证券交易所2016年1月到2017年1月的历史数据进行实证分析,研究分析不同投资偏好情况下投资者的投资行为,并验证所提出基于区间分析的均值-方差的多阶段模糊投资组合选择模型的性能。