文章重新审视了Markowitz(1952)提出的经典投资组合方差模型，指出其隐含假设所有证券交易量恒定这一简化条件。通过建立基于实际市场交易的时间序列模型，研究发现投资组合随机收益不仅取决于证券收益，还受证券交易量与组合交易量比率的影响。当考虑交易量随机波动时，市场基础组合方差与Markowitz方差存在显著差异。研究提出了包含交易量波动影响的新方差公式，并通过泰勒展开量化了传统模型可能高估或低估实际风险的程度。
现代投资组合理论的核心基础Markowitz方差模型自1952年提出以来，其隐含的简化假设长期未被充分认识。文章通过构建市场交易时间序列模型，揭示了传统方差计算中忽略交易量波动的理论局限，为投资组合风险度量提供了更精确的市场基础框架。
Markowitz组合方差模型基于关键假设：组合随机收益线性依赖于证券随机收益。文章证明这一结论仅在所有证券连续交易量保持恒定时成立，而实际市场中交易量存在显著随机波动。
通过构建投资者观察视角下的交易时间序列，将组合模拟为单一证券进行交易。引入标准化交易量和价值转换因子，建立了包含交易量波动影响的组合收益分解公式。新模型显示组合随机收益不仅与证券收益相关，还取决于证券交易量与组合交易量的动态比率。
推导出包含交易价值变异系数、交易量变异系数及其协方差的市场基础方差公式。该公式通过二阶泰勒展开，将Markowitz方差表示为交易量波动为零时的特例。
实证分析表明，在证券收益高波动、低波动以及交易价值-量协方差为零三种典型市场状态下，传统方差模型可能严重高估或低估实际风险。这种差异源于对交易量随机波动的忽略。
研究揭示了经典投资组合理论中未被认知的简化假设，为风险管理实践提供了更精确的度量工具。建议投资者在组合构建和风险控制中，需特别关注交易量波动对风险暴露的实质性影响。