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哈里•马科维茨（Harry Markowitz,1927年--）
他的研究在今天被认为是金融经济学理论前驱工作，被誉为“华尔街的第一次革命”。因在金融经济学方面做出了开创性工作，从而获得1990年诺贝尔经济学奖。
哈里·马科维茨的生平
　　1927年8月24日，哈里·马科维茨生于美国伊诺斯州的芝加哥。1947年，他从芝加哥大学经济系毕业，获得学士学位。

　　研究经济学并非他们童年的梦想。他是在拿到学士学位之后选择硕士专业时才决定读经济学的。微观经济学和宏观经济学他都学得很好，但是他最感兴趣的是不确定性经济学，特别是冯·诺伊曼和摩根斯坦及马夏克关于预期效用的论点，弗里德曼——萨凡奇效用函数，以及萨凡奇对个人概率的辩解。

　　马科维茨的简历如下：

1952——1960年及1961——1963年任美国兰德公司副研究员；
1960——1961年任通用电器公司顾问；
1963——1968年任联合分析研究中心公司（Consolidated Analysis Centers Inc）董事长；
1968——1969年年任加利福尼亚大学洛杉矶分校金融学教授；
1969——1972年任仲裁管理公司（Arbitrage Management Co）董事长，1972——1974年任该公司顾问；
1972——1974年任宾夕法尼亚大学沃顿（Wharton）学院金融学教授；
1974——1983年任国际商用机器公司（IBM）研究员；
1980——1982年任拉特哥斯（Rutgers）大学金融学副教授，1982年晋升为该校Marrin Speiser讲座经济学和金融学功勋教授；
　　现任纽约市立大学巴鲁克学院教授。马科维茨还被选为耶鲁大学考尔斯（Cowels）经济研究基金会员，美国社会科学研究会员，美国经济计量学会会员，管理科学研究所董事长，美国金融学会主席等。

[编辑]马科维茨的主要贡献及成就
　　马科维茨、夏普和默顿·米勒三位美国经济学家同时荣获1990年诺贝尔经济学奖，是因为“他们对现代金融经济学理论的开拓性研究，为投资者、股东及金融专家们提供了衡量不同的金融资产投资的风险和收益的工具，以估计预测股票、债券等证券的价格”。这三位获奖者的理论阐释了下述问题：在一个给定的证券投资总量中，如何使各种资产的风险与收益达到均衡；如何以这种风险和收益的均衡来决定证券的价格；以及税率变动或企业破产等因素又怎样影响证券的价格。马科维茨的贡献是他发展了资产选择理论。他于1952年发表的经典之作《资产选择》一文，将以往个别资产分析推进一个新阶段，他以资产组合为基础，配合投资者对风险的态度，从而进行资产选择的分析，由此便产生了现代的有价证券投资理论。

　　马科维茨关于资产选择理论的分析方法--现代资产组合理论，有助于投资者选择最有利的投资，以求得最佳的资产组合，使投资报酬最高，而其风险最小。

　　他的主要贡献是，发展了一个概念明确的可操作的在不确定条件下选择投资组合理论，他的研究在今天被认为是金融经济学理论前驱工作，被誉为“华尔街的第一次革命”。因在金融经济学方面做出了开创性工作，从而获得1990年诺贝尔经济学奖。

[编辑]马科维茨的主要学术著作有：
　　一、他的主要著作有
《资产选择：投资的有效分散化》（1970年）
《Simscript:一种模拟程序设计语言》（合作，1963年）
《过程分析研究广义经济性质的生产能力》（合作，1967年）
《第二代Simscript程序设计语言》（合作，1969年）
《EAS—E程序设计语言》（合作，1981年）
《逆偏差》（合作，1981年）
《资产选择与资本市场中的均值——方差分析》（1987年）
　　二、他的主要论文包括：
《资产选择——有效的分散化》（1952年3月）
《财富的效用》（1952年4月）
《过程分析的性质及其应用》（1954年5月）
《线性约束条件下的二次函数最优解》（1956年）
《关于离散规划问题的解》（合作，1957年）
《长期投资— 一条旧规则的新证据》（1976年12月）
《资产分析要素与方案》（合作，1981年9月）
《非负与非非负：资本资产定价模型质疑》（合作，1983年5月）
《平均方差与直接效用的最大化》（合作，1984年3月）
《投资规则、毛利与市场波动》（1989年秋）、《风险调节》（1990年）。
　　马科维茨的代表作是1959年出版的《资产选择》一书。该书分析含有多种证券的资产组合，提出了衡量某一证券以及资产组合的收益和风险的公式和方法：

　　即：在某一特定年内，一证券的报酬率=（本年的收盘价格-上年的收盘价格+本年股利）÷上年的收盘价格。一资产组合的稳定性，决定于三个因素：每一证券的标准差，每一对证券的相关性和对于每一证券的投资额。他认为，一个有效率的资产组合，须符合下列两个条件：（1）在一定的标准差下，此组合有最高的平均报酬；（2）在一定的平均报酬下，此组合有最小的标准差。