国外对证券投资组合理论进行定量研究已经有超过半个世纪的历史，作为现代证券投资组合理论的基石，均值-方差证券组合理论仍然是组合投资理论研究和实际应用的基础，是一个值得深入研究的课题。 均值-方差证券组合理论是一个两参数的二次规划问题，传统的研究注重于对这两个输入参数进行无偏估计和放宽模型的假设条件，越来越符合实际约束。但在实际投资活动中，均值-方差证券组合理论并没有广泛应用，原因在于该理论对两参数的微小变动十分敏感，往往导致组合结构缺乏稳定性，在样本期外仅能取得次优业绩。这并非该理论不够完美，而是因为用传统方法估计输入参数存在估计上的风险，会导致投资者选择次优组合。 针对传统估计方法存在估计上的风险这一问题，本文提出几种减少估计风险的方法，重点以定量分析和定性分析相结合的办法对斯坦规则估计方法在证券投资组合领域的应用进行了一些有意义的探索性研究： (1)对均值-方差证券组合的均值参数进行收缩估计，对比了詹姆士-斯坦规则和贝叶斯-斯坦规则改进均值参数估计后对投资组合业绩的改善作用，同时对有投资权重约束的证券组合也进行了研究，结果表明：应用斯坦规则改进均值参数估计能够取得较好的效果。 (2)对均值-方差证券组合的协方差矩阵参数进行收缩估计，提出了一种简单的协方差矩阵最优收缩强度算法，通过将研究对象按流通市值的大小进行分组，对不同的最小方差组合的风险估计的改进效果及其预测性能进行了对比，结果表明：应用斯坦规则改进协方差矩阵参数估计能够取得较好的效果。 (3)对均值-方差证券组合理论所确定的投资权重向量进行了收缩估计。虽然理论研究中早已认识到最优证券投资组合的权重配置可以分解为最优积极管理权重和最优消极管理权重的加权平均，但是加权系数的确定一直是个悬而未决的问题。本文应用斯坦规则收缩组合投资权重向量，对这个问题作了初步的探索，实现了证券投资组合的积极管理和消极管理的有机结合。