CVaR（条件风险价值）风险度量方法是近年来在VaR（风险价值）风险度量方法的缺陷基础上所产生的，最早是在1999年底由Rockafellar提出的，其含义是：组合损失超过VaR的条件均值，反映超额损失的平均水平。它是一致风险度量，较之VaR，更好的反映组合的潜在风险。 研究表明：资产收益概率分布的不确定性造成了模型风险，稳健性投资组合模型应运而生。在这篇文章中，假设风险资产的收益分布并不完全知道，在最坏情形CVaR意义下考虑了稳健最优投资组合。本文的前半部分给出了投资组合风险度量的发展概述，其中着重介绍了风险价值VaR和条件风险价值CVaR。接下来给出了CVaR的严格数学表述，继而引出均值-CVaR模型。本文的后半部分在均值-CVaR模型的基础上，引入了新的风险度量：最坏情形CVaR，证明了它也有着良好的性质，也是一致风险度量。介绍了资产收益率分布的各种不确定性，特别说明了混合分布的情况。Minimax引理是本文研究中的一个重要的工具。本文重点讨论了两类CVaR下的稳健模型。首先在资产收益服从混合正态分布的情况下建立稳健投资组合，并试图寻求其理论解。接着，又在资产收益服从一般混合分布的情况下建立了稳健投资组合模型，并寻求线性化的求解方法。还在模型中引入了偏度，并考虑偏度的线性化方法，构造了带偏度的稳健的投资组合选择模型。最后，用市场数据进行了相关模型的数值模拟。 本文的创新之处有二：一是在收益率服从混合正态分布时，证明了CVaR稳健模型的解的存在唯一性；二是在收益率服从一般混合分布时，给出了CVaR稳健模型的Monte Carlo线性规划，并利用市场数据进行了数值模拟，使问题得到了有效的求解。与非稳健的投资组合相比，本文的稳健组合具有明显的优势，在投资组合选择上也更具灵活性，对于投资实务有着重要的指导意义。