Page 6 - 論文-黃毓婷V3 MFB

He and Litterman (1999) 深入探討 Black-Litterman 模型與數學

基礎，並說明如何透過觀點矩陣與信心水準來設定投資人預

期。Idzorek (2005) 則進一步提出以主觀信心水準量化觀點不確定性

的方法，使模型更易於實務應用。Satchell and Scowcroft (2000) 在理

論上進行擴充，使模型可處理如禁止放空 (long-only) 限制、風險上

限等現實條件，並提出與傳統量化模型整合的可行架構。Chen and

Lim (2020) 針對傳統 Black-Litterman 模型進行擴展，考慮均衡模型

和專家觀點可能存在的誤設和偏差，提出廣義的 Black-Litterman 模

型，增加模型應用彈性。

Bessler et al. (2014) 比較 Black-Litterman 模型、均值-變異數模

型、與簡單分散投資 (naïve diversification) 於多資產投資組合中的表

現，結果顯示 Black-Litterman 模型在全球股票、債券與商品指數的

報酬與風險調整後績效表現方面，均優於其他方法，特別是在穩定性

與風險控制層面展現其優勢，突顯其在實務資產配置上的應用價

值。此外，Lee (2000) 於其專書中詳細探討 Black-Litterman 模型在

戰術資產配置 (tactical asset allocation) 中的應用，提出以相對報酬觀

點設定投資人主觀預期，並強調觀點整合應兼顧市場資訊與實務操作

彈性。此方法讓機構投資人能更精準將策略性觀點納入投資組合建構

過程中，提升模型的適用性與可解釋性。

進一步地，Tütüncü and Koenig (2004) 則探討 Black-Litterman 模

型於實際投資條件下的擴充應用，將交易成本、持倉限制與其他現實

考量納入配置模型中。他們設計數值最佳化方法整合主觀觀點與實務

約束，結果顯示即使面對多重限制，模型仍能維持穩健性並提供具有

效率的配置建議，展現其高適用性與實務價值。

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