模糊理论是刻画不确定性的重要工具,与其相关的投资组合模型已成为当前研究的热点。在模糊理论中,用集合来描述隶属度的犹豫模糊集是近年来的重要成果,但以它为基础的投资组合模型的研究仍处在初始阶段。因此,本文基于犹豫模糊集,概率犹豫模糊集和双犹豫模糊集这三类犹豫模糊理论开展了投资组合模型的研究,主要内容为:（1）在目前的基于前景理论的犹豫模糊投资组合模型中,价值函数的参照点为客观计算所得的期望犹豫模糊元素。但是,投资者可能会根据其满意度给出主观的更加准确的参照点,此时期望犹豫模糊元素并不适用。因此,本文定义了以区间作为参照点的犹豫模糊前景价值函数,并讨论了它的性质,且说明了它在计算犹豫模糊元素的前景价值中具有更高的效率。然后,我们构建了基于新型前景价值函数的犹豫模糊投资组合模型,并通过实例说明了模型的有效性。（2）由于下行风险更符合投资者的风险认知,本文将下半方差这一风险测度拓展到犹豫模糊环境下,定义了犹豫-下半方差,并从理论上探讨了它的数学性质。基于此,我们进一步构建了得分-犹豫-下半方差投资组合模型,并引入参数来表示投资者的不同风险偏好。实例分析的结果表明新构建的模型不仅能满足具有不同风险偏好的投资者的需求,而且可以获得比得分-偏差犹豫模糊投资组合模型更优的收益。（3）由于概率犹豫模糊集包含了隶属度的重要性程度,目前已有研究者基于此提出了犹豫风险价值,即犹豫VaR。然而,它主要运用在多属性决策领域而非投资组合模型中。因此,本文提出了犹豫VaR-安全得分投资组合模型,并通过举例说明了犹豫VaR作为风险测度的有效性和安全得分约束的必要性。然后,我们通过实例分析说明了新构建的模型不仅符合市场规律,而且能有效地分散风险。（4）双犹豫模糊元素是犹豫模糊元素的重要拓展。目前它已被成功应用在许多决策问题中,但是与它相关的投资组合研究仍较少。因此,本文将均值-方差投资组合模型拓展到双犹豫模糊环境中,构建了基于投资者信息偏好和风险偏好的得分-偏差双犹豫模糊投资组合模型。其中,本文通过赋予隶属度集合和非隶属度集合不同的权重来表示正面和负面信息的重要性程度,以此来反映投资者的信息偏好。然后,我们不仅从理论上说明了模型的性质,而且通过实例分析表明了所构建的投资组合模型是可行的。综上,本文将经典的方差、下半方差和风险价值（VaR）这三种风险测度拓展到犹豫模糊集、概率犹豫模糊集和双犹豫模糊集这三类犹豫模糊环境中,并以此为基础构建了相应的投资组合模型。在模型中,本文通过采用前景理论和引入风险偏好系数与信息偏好系数等方法反映投资者的心理行为、风险偏好和信息偏好。此外,本文还通过理论研究和实证分析说明了所构建模型的有效性。研究的结果不仅丰富了犹豫模糊投资组合模型的研究,而且具有一定的实际意义。