保险资金的投资是保险业经营的主要内容之一,保险投资的成效对保险公司的经营与保险业的发展有着重要的影响。近年来,研究保险资金的最优投资组合已成为一个热点问题。我们知道任何投资都是有风险的,因此,如何选择一个有效且风险小的投资组合方案显得尤为重要。关于保险资金投资组合的研究主要有马可维茨的均值-方差理论,随机控制理论以及Var方法,这些方法的评价准则主要有三个：一是Markowitz的均值-方差准则；二是最大化期望效用准则；三是最小化破产概率的准则。贝叶斯统计与经典统计的区别是：经典的统计学派进行统计推断是依据两类信息：模型信息和样本信息；而贝叶斯学派除了利用以上两类信息外,还利用了样本的先验信息,即总体中未知参数的分布信息。本文首先介绍了在均值-方差理论下选择最优投资组合的三种方法：一是一定收益率水平下最小化投资组合的风险；二是一定的风险条件下最大化投资组合的期望收益；三是最大化投资组合的期望效用。其次,我们讨论了一定收益率水平下最小化保险资金投资组合风险的方法,还建立了相应的模型,并用极大似然法求解了模型中的参数。本文的重点是讨论了保险投资组合的期望效用最大化方法,我们先构造了保险效用函数,求出了保险资金最优投资组合的权重,并对权重中的未知参数采用两种不同的先验(无信息先验和共轭先验)信息,得到两种不同先验下权重的贝叶斯估计,即得出贝叶斯理论下期望效用最大化的最优投资组合。最后,实证分析部分选用锐思数据库上披露的指数年收益率的相关数据,根据均值-方差的有效前沿准则对几种方法进行了比较。