【摘要】由于金融市场的不稳定性和获取金融数据渠道的多样化和复杂化,导致获取的金融数据中存在不定量的离群值,而离群值的存在容易使得传统夏普单指数模型的计算结果与实际情况存在偏差。针对这一现象,本文将稳健统计的思想与传统夏普单指数模型相结合,构建出稳健夏普单指数模型,以减少或消除离群值对模型的影响,并进行了模拟和实证分析。模拟和实证分析均表明:当金融数据中不存在离群值时,传统和稳健夏普单指数模型得到的投资决策效果基本上保持一致;当金融数据中存在离群值时,运用传统夏普单指数模型方法得到的结果有较大变化,而运用稳健夏普单指数模型方法得到的结果基本不变。这说明相对于传统夏普单指数模型,稳健夏普单指数模型对离群值具有更好的抗差性和抗干扰性。