摘要
投资组合优化是现代金融理论的核心问题之一，其目标是在风险约束下最大化预期收益。
传统的投资组合模型，如马科维茨的均值-方差模型，通常假设投资者是完全理性的，且风险偏好是固定不变的。
然而，现实世界中投资者往往表现出模糊的风险偏好，且面临着复杂的不确定性环境。
为此，本文综述了基于模糊决策的均值-绝对偏差投资组合模型及其应用研究。
首先，介绍了均值-绝对偏差模型和模糊决策理论的基本概念；其次，回顾了国内外学者在该领域的研究现状，包括风险偏好的模糊化、约束条件的模糊化处理以及模糊决策模型的求解算法等方面；最后，对该领域未来的研究方向进行了展望。
关键词：投资组合优化；均值-绝对偏差模型；模糊决策；风险偏好；不确定性
##1.1均值-绝对偏差模型
均值-方差模型是现代投资组合理论的基石，它以预期收益率衡量投资收益，以收益率的标准差衡量投资风险。
然而，该模型假设收益率服从正态分布，而现实中的金融市场数据往往呈现出尖峰厚尾的特征，并不完全符合正态分布。
此外，均值-方差模型使用方差来衡量风险，对正负偏差都进行惩罚，这与投资者更关注负向波动的心理不符。
为克服均值-方差模型的局限性，Konno等提出了均值-绝对偏差(Mean-AbsoluteDeviation,MAD)模型。
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