投资组合优化模型常被用来为投资人提供决策方案以及衡量投资风险。然而在实际问题中,投资收益率受国内外经济、自然事件等多种因素影响,我们无法确定它的具体分布,在收益率分布不确定的情况下如何进行投资是优化领域近期研究的热点问题之一。本文主要在分布鲁棒优化理论的基础上研究分布不确定的投资组合问题。首先,我们研究分布未知的机会约束随机优化问题,其中ξ是随机变量并且ξ的分布p是未知的。由历史数据得到经验随机变量ξ0和经验分布p0,根据Wasserstein度量,构造未知分布的不确定集。运用测度转换和熵正则化的方法,将原问题转化为具有确定分布的优化问题。将所得的结论运用于分布不确定投资组合问题中,分别对Va R模型、CVa R模型进行转换,使其转换为确定性分布的优化问题。最后运用样本均值函数近似求解上述具有确定性分布的Va R模型、CVa R模型,并证明了样本均值近似函数的收敛性。本文的第一部分介绍了本文所研究问题的背景。第二部分介绍了本文运用的基础知识。第三部分建立带机会约束的随机优化问题并通过测度变换和对偶理论将原问题转换为确定分布下的优化问题。第四部分将上述方法应用于Va R模型和CVa R模型。第五部分利用样本均值法近似求解了转换后的Va R模型与CVa R模型。