我们扩展了 Black-Litterman (BL) 方法，将尾部依赖性纳入投资组合优化中，并使用藤联结估计回报的后验联合分布。我们新颖的基于 copula 的 BL (CBL) 模型可以灵活地对来自一系列 copula 家族的对称和非对称多元分布进行建模。基于 Eurostoxx 50 成分股样本（也用于标准普尔 100 指数作为稳健性检查），我们使用样本外回溯测试评估建议的 CBL 方法和投资组合优化技术的性能。我们的实证分析和稳健性检验表明，与基准策略相比，CBL 投资组合在更低的尾部风险和更高的风险调整回报方面表现更好。

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