如何理解马尔科维茨理论？怎样理解马尔科维茨理论？这么理解马尔科维茨理论？
根据马尔科维茨理论，假定投资者对风险是厌恶的，如果已知证券组合的协方差矩阵和预期收益，我们就可以根据均值方差模型构造投资组合最优边界沃森生物股吧。有效边界的意义在于：单个资产或资产组合的期望收益率由风险测度指标即标准差来决定，风险越大收益率越高，风险越小收益率越低。需要注意的是，这一结论是基于投资者为风险规避型这一假定而得出的。
以上的文字隐含着一个似乎合理的结论，即高风险对应高收益，低风险只能获得低收益。如果我们找到一个风险最小的组合，即最小方差组合（MV），其收益也会是最低，这一点我们从有效边界上也可以明显看出。
研究国内股票市场波动率与收益率之间关系的文献很少，王辉（2006）曾对波动率与预期收益率的关系做过检验，主要结论是：（1）在对上涨市场和下跌市场中两者之间关系进行简单的线性分析发现，预期收益率在市场上涨时期与波动率正相关，下跌时期与波动率呈负相关；（2）构造波动率的自回归模型进行检验发现，预期收益率与事先的、可预见的波动率虽然正相关，但是并不显著，与不可预见的波动率有显著正相关性，说明整个市场的信息的传递存在很大的障碍。
本文考察的重点正是A股市场中股票波动率与其收益率之间的关系，要检验两者之间是否具有常说的“正向”关系。如果这一关系不成立，我们先简单探讨是什么原因造成的，如何根据这一市场特性来构造数量策略，并将进行后续研究。
数据描述
我们选用的股票样本是沪深300指数成分股，因为沪深300指数的市场代表性较强，且成分股的流动性较好。计算波动率所采用的数据是六个月的日收益率。
首先，我们对01年到08年的波动率和收益率（以年度为单位）的相关性进行分析，主要使用spearman秩相关系数，具体结果见下表。在相关性显著的年份里，波动率与收益率的相关系数多数为负，表示波动率越高的股票未来收益率越低，仅是在2008年，出现了正相关性。
其次，将成分股按行业分类，统计出行业的平均波动率水平，从历史情况来看，行业的波动率水平是经常变化的，只有个别行业如钢铁、食品、有色的波动率在市场上的排序相对比较稳定。
最后，看一下从2001年以来成分股的波动率分布，可以得到两个规律：（1）波动率是单峰分布，有30%以上的股票都会集中在某一档内，时间越早，这种现象越为明显；（2）波动率呈现越来越高的趋势，2001年成分股平均波动率为36%，而到2008年已经增长到65%。
从数据描述的结果来看，并不是波动率越高收益率就越高，这就是说风险和收益并不对称。当然波动率并不是决定股票收益率高低的主要因素，公司的风格、盈利状况和财务结构对于股票收益率的影响往往更大。从上图来看，目前市场波动率的趋势越来越高，如果我们可以先控制住组合的风险即波动率，然后再通过行业研究或是数量方法进行选股，构造出来的投资组合与简单的市值组合相比，风险收益结构往往更具优势。甚至，对于厌恶风险的投资者来说，我们就可以通过数量化的方法构造出最小方差组合，以它作为投资的基准。因此，下面我们先通过实证简单探讨构造最小方差组合的可行性。
构造组合及实证检验
主要思路是用成分股中波动率最高的三十只股票和最低的三十只股票分别构造投资组合，再从实证角度来看这两个组合及指数之间的差别。若低波动率组合的风险收益结构优于高波动率组合和指数，则表明最小方差组合具有可行性。
在挑选股票过程中，我们已经剔除因停牌对收益率造成较大影响的股票。为了检验结果在不同市场状况下的稳定性，我们将指数回溯到2001年。在构造投资组合时，考虑到流动性，我们直接使用成份股，按流通市值加权，用这样的组合与指数作对比会更加可靠。
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