【摘 要】
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Black-Litterman模型上世纪90年代由高盛的Fisher Black和Robert Litterman提出，是对传统Markowitz均值方差模型的改进。该模型可以在市场基准的基础上，由投资者对某些大类资产
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Black-Litterman模型上世纪90年代由高盛的Fisher Black和Robert Litterman提出，是对传统Markowitz均值方差模型的改进。该模型可以在市场基准的基础上，由投资者对某些大类资产提出倾向性意见，模型会根据投资者倾向型意见，输出对该大类资产的配置建议。Black-Littermanm模型自提出来后，已经逐渐被华尔街主流所接受，现在已经成为高盛公司资产管理部门在资产配置上的主要工具，被多个投资银行和资产管理公司用来进行资产配置。
Black-Litterman模型使用贝叶斯(Bayesian)方法，结合了Markowitz的均值方差最优化及Sharpe-Lintner的资本资产定价模型两套现代投资理念，在一定程度上克服了Markowitz模型的缺陷，但是其推导过程比较复杂，参数设置上存在着比较大的差异。投资者观点预期收益的设定对Black-Litterman模型有着非常重要的作用，而生成合理的资产收益观点并非易事。
本文将Black-Litterman模型应用在中国A股市场的行业配置上，但是并没有获得超预期的收益。本文主要通过四部分来论述：第一部分主要介绍了西方投资组合理论的理论发展和最新进展；第二部分对马柯维茨模型进行了介绍并指出了该模型的缺陷，然后详细地分析了Black-Litterman模型的核心思想、计算过程，并对模型中的参数进行了解释；第三部分将Black-Litterman模型应用在国内投资领域，并对行业配置结果进行了比较；第四部分总结了Black-Litterman模型，并对其后续研究做出进一步的展望。
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