本文中，我们主要研究区间值时间序列模型及区间值投资组合模型，共分五部分内容.　　第一部分:我们首先阐明建立区间值时间序列模型及区间值投资组合模型的必要性，介绍集值随机理论、区间值时间序列模型及投资组合模型的国内外发展现状.　　第二部分:作为区间值模型建立的准备工作，我们介绍集值理论的一些基本概念，如集值随机变量的Dp距离空间、期望、方差及相关系数等.此外，我们还给出区间值随机变量的半方差和半协方差定义.最后，我们给出三种集值随机变量序列的收敛性并讨论它们之间的关系.　　第三部分:我们首先介绍区间值时间序列的平稳性、协方差函数、自相关函数及偏自相关函数等概念并给出区间值白噪声的定义.然后，介绍区间值时间序列期望、协方差和自相关函数的估计方法.在此基础上，讨论区间值自回归模型、因果（或未来独立）区间值自回归模型.针对区间值自回归模型，我们给出建立模型所需的系数估计方法、模型定阶方法以及白噪声检验.　　第四部分:我们给出区间值滑动平均模型、区间值自回归滑动平均模型以及因果区间值自回归滑动平均模型的定义.在已知模型阶数的假设下，我们给出区间值滑动平均模型的系数估计方法.然后，根据滑动平均序列自相关函数的q后截尾性，给出区间值滑动平均模型的定阶方法.最后，针对区间值滑动平均模型进行随机模拟，说明做提出方法的有效性.　　第五部分:我们首先给出区间值的排序方法并介绍经典均值方差投资组合模型.然后，建立区间值半方差投资组合模型.这个模型主要有两个优点:1）用区间值随机变量来描述股票的收益率，更能表示股票价格在一天中的变化，也更符合人们用不确定信息给出预测结果的习惯;2）应用区间值半方差作为投资组合的风险度量方法，更符合金融市场投资人对风险的实际理解.最后，我们应用NASDAQ股票市场中的数据，对模型进行实证分析，说明了模型的有效性.