1927年8月24日，哈里·馬科維茨生于美國伊諾斯州的芝加哥。1947年，他從芝加哥大學經濟系畢業(yè)，獲得學士學位。

研究經濟學并非他們童年的夢想。他是在拿到學士學位之后選擇碩士專業(yè)時才決定讀經濟學的。微觀經濟學和宏觀經濟學他都學得很好，但是他最感興趣的是不確定性經濟學，特別是馮·諾伊曼和摩根斯坦及馬夏克關于預期效用的論點，弗里德曼——薩凡奇效用函數(shù)，以及薩凡奇對個人概率的辯解。

馬科維茨的簡歷如下：

• 1952——1960年及1961——1963年任美國蘭德公司副研究員；

• 1960——1961年任通用電器公司顧問；

• 1963——1968年任聯(lián)合分析研究中心公司（Consolidated Analysis Centers Inc）董事長；

• 1968——1969年年任加利福尼亞大學洛杉磯分校金融學教授；

• 1969——1972年任套利管理公司（Arbitrage Management Co）董事長，1972——1974年任該公司顧問；

• 1972——1974年任賓夕法尼亞大學沃頓（Wharton）學院金融學教授；

• 1974——1983年任國際商用機器公司（IBM）研究員；

• 1980——1982年任拉特哥斯（Rutgers）大學金融學副教授，1982年晉升為該校Marrin Speiser講座經濟學和金融學功勛教授；

現(xiàn)任紐約市立大學巴魯克學院教授。馬科維茨還被選為耶魯大學考爾斯（Cowels）經濟研究基金會員，美國社會科學研究會員，美國經濟計量學會會員，管理科學研究所董事長，美國金融學會主席等。

馬科維茨、夏普和默頓·米勒三位美國經濟學家同時榮獲1990年諾貝爾經濟學獎，是因為“他們對現(xiàn)代金融經濟學理論的開拓性研究，為投資者、股東及金融專家們提供了衡量不同的金融資產投資的風險和收益的工具，以估計預測股票、債券等證券的價格”。這三位獲獎者的理論闡釋了下述問題：在一個給定的證券投資總量中，如何使各種資產的風險與收益達到均衡；如何以這種風險和收益的均衡來決定證券的價格；以及稅率變動或企業(yè)破產等因素又怎樣影響證券的價格。馬科維茨的貢獻是他發(fā)展了資產選擇理論。他于1952年發(fā)表的經典之作《資產選擇》一文，將以往個別資產分析推進一個新階段，他以資產組合為基礎，配合投資者對風險的態(tài)度，從而進行資產選擇的分析，由此便產生了現(xiàn)代的有價證券投資理論。

馬科維茨關于資產選擇理論的分析方法--現(xiàn)代資產組合理論，有助于投資者選擇最有利的投資，以求得最佳的資產組合，使投資報酬最高，而其風險最小。

他的主要貢獻是，發(fā)展了一個概念明確的可操作的在不確定條件下選擇投資組合理論，他的研究在今天被認為是金融經濟學理論前驅工作，被譽為“華爾街的第一次革命”。因在金融經濟學方面做出了開創(chuàng)性工作，從而獲得1990年諾貝爾經濟學獎。

一、他的主要著作有

• 《資產選擇：投資的有效分散化》（1970年）

• 《Simscript:一種模擬程序設計語言》（合作，1963年）

• 《過程分析研究廣義經濟性質的生產能力》（合作，1967年）

• 《第二代Simscript程序設計語言》（合作，1969年）

• 《EAS—E程序設計語言》（合作，1981年）

• 《逆偏差》（合作，1981年）

• 《資產選擇與資本市場中的均值——方差分析》（1987年）

二、他的主要論文包括：

• 《資產選擇——有效的分散化》（1952年3月）

• 《財富的效用》（1952年4月）

• 《過程分析的性質及其應用》（1954年5月）

• 《線性約束條件下的二次函數(shù)最優(yōu)解》（1956年）

• 《關于離散規(guī)劃問題的解》（合作，1957年）

• 《長期投資— 一條舊規(guī)則的新證據(jù)》（1976年12月）

• 《資產分析要素與方案》（合作，1981年9月）

• 《非負與非非負：資本資產定價模型質疑》（合作，1983年5月）

• 《平均方差與直接效用的最大化》（合作，1984年3月）

• 《投資規(guī)則、毛利與市場波動》（1989年秋）、《風險調節(jié)》（1990年）。

馬科維茨的代表作是1959年出版的《資產選擇》一書。該書分析含有多種證券的資產組合，提出了衡量某一證券以及資產組合的收益和風險的公式和方法：

即：在某一特定年內，一證券的報酬率=（本年的收盤價格-上年的收盤價格+本年股利）÷上年的收盤價格。一資產組合的穩(wěn)定性，決定于三個因素：每一證券的標準差，每一對證券的相關性和對于每一證券的投資額。他認為，一個有效率的資產組合，須符合下列兩個條件：（1）在一定的標準差下，此組合有最高的平均報酬；（2）在一定的平均報酬下，此組合有最小的標準差。