自1952年马可威茨创立投资组合理论,提出以方差作为风险度量方法并给出最优资产配置模型、开创现代金融学以来,风险度量方法以及基于不同风险度量方法的资产配置问题一直是金融理论界研究的热点问题之一.金融资产配置具体包括了从大到小几个层次,既包括在股票、债券、外汇等大类投资品种上的比例选择,也包括在股票种类中具体选择哪一些股票作为投资对象.由于对投资风险的度量是金融资产配置的主要依据之一,因此在不同的风险度量基础上就产生了各自相应的资产配置模型,而金融资产配置的结果又直接决定了投资的绩效.显然,选择合适的风险度量方法及相应的资产配置模型就成为提高投资收益、降低投资风险的关键步骤之一.到目前为止,已经出现了包括方差、标准差、半方差、VAR等多种风险度量方法,在这些风险度量基础上,也出现了相应的资产配置模型,如马可威茨的均值方差模型、哈洛的半方差模型、基于VAR的资产配置模型、单因素模型、多因素模型等.现在需要解决的问题是,这些模型的前提假设包括风险度量方法是否合理?是否适合中国国情?到底哪一个模型相对更合适?这些都是在引入国外的模型时需要讨论的问题.该文首先从理论角度分析了马可威茨均值方差模型、哈洛半方差模型、单指数模型、多指数模型、VAR模型、EGP模型在中国的适用性,具体包括各模型的风险度量基础的合理性、模型本身的合理性及模型在中国的适用性三方面.之后,又利用上海股市2000年8月至2001年6月共200个交易日,有关股指、产业指数、基金指数及17只股票的收盘价数据,在资产大类和证券选择两个层次上分别对马可威茨均值方差模型、哈洛半方差模型、单指数模型、多指数模型、EGP模型在中国的应用绩效进行了实证分析.最后得出的结论是,在资产大类的配置效率上,哈洛的半方差资产配置模型要比马可威茨均值-方差模型高得多.这和国外研究的结果是一致的.因此,尽管哈洛模型的计算要比马氏模型复杂一些(在资产种类较少时,成本的增加很有限),但考虑到配置绩效的提高,哈洛模型还是值得采用的.在证券选择层次的配置效率上,多指数模型最高,哈洛模型还是值得采用的.在证券选择层次的配置效率上,多指数模型最高,基于对角线模型的单指数模型略次之,马氏模型再次之,EGP模型最差.这与理论分析的结果完全吻合,但和国外研究的结果不太一致.鉴于多指数模型与单指数模型的绩效比较接近,在考虑成本的情况下,投资者在实际应用中完全可以以单指数模型代替多指数模型.当然,该文的讨论还是初步的、基础性的工作,离实际应用尚有一定距离,但毕竟为国外的金融投资理论在中国的实际应用提供了一个基础和开端.