Markowitz利用二次规划方法求解均值-方差模型,开创了现代组合投资理论的先河。传统的组合投资决策模型是静态的,没有考虑金融资产收益和风险的时变特征。此外,基于二次规划的均值-方差模型,一方面在模型求解方面效率较低下；另一方面只能解决方差风险组合投资问题。因此,本文将均值-方差模型和均值-VaR模型分别转换成均值回归和分位数回归问题,并运用时变系数回归分析构造动态组合投资决策模型,为投资者实时调整组合投资权重,获取更好的组合投资效果(更高收益或者更低风险)提供了基本工具。本文主要开展了以下两个方面的研究工作。(1)基于时变系数均值回归给出了动态组合投资决策模型一种新算法。该算法主要有两个显著特点：第一,将均值-方差组合投资决策中的优化问题转化为统计学中经典的均值回归分析问题；第二,采用可行性最小二乘方法进行模型求解,得到时变的组合投资权重。选取上证综指及上海证券交易所挂牌的16支股票进行实证研究,通过滚动分析和返回测试,将基于时变系数均值回归的动态组合投资决策模型与传统的组合投资决策模型进行比较,结果表明前者在收益、风险和Sharpe比率方面都优于后者。(2)结合普通分位数回归的模型结构和可行性最小二乘方法的时变系数特征,在普通分位数回归模型的损失函数中引入动态误差设定,提出了一种新的时变系数分位数回归模型,并给出其模型表示和参数估计方法：可行性分位数回归方法。时变系数分位数回归模型能够适应更为广泛数据类型的建模需求,体现回归系数的时变特征,揭示解释变量对响应变量完整条件分布特征的影响,具有广阔的应用前景。将其应用于组合投资决策分析,构造出VaR风险动态组合投资方案,并与VaR风险静态组合投资方案、方差风险静态组合投资方案、方差风险动态组合投资方案等进行实证比较,实证结果表明：基于时变系数分位数回归模型的VaR风险动态组合投资方案所得投资效果在收益、方差、Sharpe比率和VaR数值等方面都显著优于其他三种方案。