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自马克威茨(Markowitz)1952年在《资产组合选择》一文中提出“均值-方差”资产配置框架以来，经济学家对各种资产配置模型在现实中的适用性进行了大量深入的比较研究。然而到目前为止，纵观国内外的研究成果，无论是理论文献还是实证研究，都缺乏一个科学的研究方法或是具备说服力的研究成果。本文认为，要对建立在不同风险度量基础上的资产配置模型进行比较，就必须回到统一的风险度量标准下，而这一点在之前的研究中都没有得到很好的解决。此外，资产配置模型的使用成本也往往是最容易被忽视的问题，很少有研究对模型的使用成本做出过定量分析。本文以高阶期望损失ES(n)为风险度量基准，构建了一个统一的资产配置模型的比较分析框架，从而在一定程度上解决了不同风险度量方法下模型配置效率的比较问题；对于模型的使用成本，本文则是分成计算成本和交易成本两个方面进行了量化分析。
本文首先对现代投资组合选择、资产配置模型及其风险度量领域相关的理论和文献加以回顾和总结；然后立足我国的国情，从风险度量基础的角度对几个主要的模型进行了理论比较和分析；接下来本文构建了基于高阶期望损失ES(n)的实证分析框架，并举例说明了如何运用该框架对不同模型的配置效率进行实证分析；最后在前文构建的实证分析框架下对几个主要模型在我国的适用性进行了实证研究。
本文的研究结果表明，理论分析的结论与实证分析的结果几乎完全一致，即在当前我国的资本市场环境中，以期望损失ES为基础的资产配置模型具有最高的配置效率，但同时该模型使用成本也最高；而传统的“均值-方差”模型和单因素模型则正好相反。我国资本市场上过重的投机氛围以及长期以来受到过多的政策干预，一定程度上影响到资产配置模型在我国的适用性，因此必须加强对各类证券违规行为的监管、建立起有效的企业行为约束以及避免政策的过度干预，进一步完善我国的市场运行环境。从而一方面提高传统模型的配置效率，另一方面也能降低一些新模型在实际应用中的成本。