随着中国金融市场的不断发展完善和投资者对投资需求的日益增长,国内金融市场已经逐步形成一个制度完善、规模庞大、品种繁多的金融体系。不管是国内经济的改革,还是全球经济市场的不断变动,都使得国内投资者需要面对愈加复杂的市场情况。同时市场中金融产品的丰富和投资者投资需求的增加,推动着资产配置功能在金融市场中占据更重要的地位。合理的产配置能有效的降低投资者的投资风险、提高投资组合的收益率、改善金融市场的有效性,因此需要不断研究和发展新的更有效的资产配置方法。本文总结了国内外学者对于马科维兹均值方差、Black-Litterman模型、美林时钟等相关理论研究发现,传统的投资组合理论在假设的前提下只考虑收益率和风险的关系,在理论上具有权威地位,但是均值方差理论的假设条件与实际脱节,在市场中的实际应用效果并不理想。一方面均值方差理论主要依靠资产的历史收益情况进行分析,无法用于预测未来组合情况,历史数据情况往往无法重现,而且在均值方差模型中输入参数的变化对结果的影响度非常高,在资产配置的应用中难以实现。而Black-Litterman模型首次提出了投资者对资产收益的主观观点这一概念,通过投资者主观观点修正了资产组合期望收益的判断标准,不仅仅依赖于历史数据,使投资决策的过程更加的科学合理。本文在Black-Litterman模型的基础上将国内重要宏观因子引入模型,使得模型中投资者对收益的主观观点表达更加准确。该模型为投资者进行投资提供了一个多因子的分析框架,投资者可以对有信心的资产信息充分发表观点,对无法预测的风险因子保持市场中性,实现了投资者观点与市场有效因子的的结合。首先,详细介绍了传统均值方差模型和Black-Litterman模型的理论贡献和不足之处,在对模型推导过程的阐述过程中加以分析,参考美林时钟理论在宏观经济周期方面的贡献,引入宏观因子指标构建新的模型,从而为资产配置理论提供了一个更科学合理的配置方法。一直以来Black-Litterman模型中存在着投资者主观观点的随意性较高的问题,结合美林时钟理论通过引入宏观因子指标加强投资者主观观点的准确性。其次,宏观因子和资产类别的选取,在宏观因子与资产联系的基础上对宏观因子进行了分析整理,选取的宏观因子指标主要包括财政政策、货币政策、通胀水平等常用经济指标,利用因子和资产的相关性和信息比率进行判断,并对宏观因子指标的更新延迟进行了修正。引入投资时钟理论,结合中国股市和宏观经济分析得到行业和大类资产的周期性表现结果。本文基于对2011年至2017年各类资产和行业表现进行分析,并筛选出相关性较高的7类宏观因子。最后,对原模型的资产配置过程作出改进,参考美林时钟理论引入了宏观因子在资产配置中的应用,并对传统的投资组合理论和Black-Litterman模型配置结果从收益率、波动率、夏普比率、最大回撤和信息比率等多方面进行了对比。实证结果表明,不同风格参数下的引入宏观因子的Black-Litterman模型取得的结果要好于马科维兹均值方差和Black-Litterman原模型,且夏普比率等指标均优于其他投资组合说明了引入宏观因子使模型的风险控制方面效果更好。本文在Black-Litterman模型基础上引入宏观因子并通过在国内金融市场进行了实证研究并深入分析,但在理论分析和实证研究的过程中也遇到了很多暂时无法有效解决或更深层次的问题,还需要在以后的研究当中逐步的加以考虑,例如投资组合在实际配置过程中的摩擦成本、配置过程仍然不够透明投资者无法详细了解每个观点的影响程度多大以及行为金融学领域中投资者心理因素带来的资产配置偏差等等,还有待进一步跟踪和探索。