在金融界,人们就一直对资产组合的研究有着非常浓厚的兴趣。由于在现实的投资活动当中,人们是经常依赖自己的主观因素而对投资组合进行构建,在基于主观感知的投资活动中,就会受到人性的影响-贪婪和恐惧支配,从而投资者都没能很好获得相应的投资回报,因此,对资产组合的量化研究便能够很好的使风险和收益项匹配,从而能够获取较为理想的超额收益并能控制风险。同时,在美国的金融市场上,由于量化金融的不断发展,各种投资组合已在实际用途上为美国投资者服务了很久了。由于中国金融市场的发展时间不长,所以各种金融量化工具在最近才兴起。据统计,国内各类基于量化投资的基金还是很少,仅占所有基金的6%左右。使用Black-Litterman模型来对资产进行配置的基金更是少之又少了。再加上由于前两年的量化基金由于市场的逻辑改变,本来重仓小市值因子而表现较好的量化基金在证监会的政策的改变下遭遇了滑铁卢,因此,探索Black-Litterman在中国A股市场上的应用是一个非常具有吸引力而且是刻不容缓的研究。也因为这样,国内学者对投资组合的数量化研究也是越来越多。虽然,很多学者认为中国A股市场是一个连弱有效市场都不算的无效市场,从而对量化投资在A股市场上的应用存在着各种怀疑。但是无可否认的是数学分析的发展以及电脑科技的发展,使投资者有着足够的热情去探求在A股市场上应用数量化投资技术的方法,这也是中国不断开放金融市场限制下的必然追求。本文在第一部分中对选题的背景及意义进行了回顾,论述了为什么我们需要Black-Litterman模型来对行业配置进行研究。同时对国内外学者对BlackLitterman模型的研究进行了回顾,奠定了本文的研究基础。在第二部分中,本文简述了Black-Litterman模型的两个理论基础,Markowitz模型和资本资产定价模型,并详细地阐述了Black-Litterman模型的原理以及建模的思路。另外,根据金融市场的特点,结合前人所做的研究,本文创新地将时间序列分析中的GEDEGARCH-M模型引入到研究当中,对资产的超额收益率进行预测,并用预测值引入到Black-Litterman模型的投资者观点当中,奠定了本文实证分析的计量经济学基础。第三部分是本文的实证分析部分。在实证分析方面,本文中选取BlackLitterman模型作为A股市场的各个行业最优配置的研究当中,选取了中证800指数中各个一级行业作为研究对象。对于Black-Litterman模型中的风险厌恶系数的确定,不同的学者对风险系数有着不同的界定以及求解方法,并且有些学者根据问卷调查的形式得出中国居民的风险厌恶系数。但是本文依据A股市场上的实际情况提出了不同的看法,并且依据所选择的数据对风险厌恶系数进行了求解,力求风险厌恶系数能够较好的匹配中国A股市场中投资者的实际情况。同时,本文根据各个行业配置的上限,信心水平下的配置权重都做了对比分析。实证结果表明了在Black-Litterman模型上使用以ARMA为均值方程的GEDEGARCH-M模型来对行业收益率进行预测的值作为投资者的量化观点引入到模型当中,虽然收益效果没有很好地战胜市场,但是配置的权重符合中国现实的经济情况。因此,从最后的实证部分来说,Black-Litterman模型在我国A股市场上也是有着较为理想的应用价值的。