최적화된 자산배분 포트폴리오를 위한 현대적인 자산배분 포트폴리오 이론은 마코위츠의 평균-분산 최적화 이론에서 시작됐다. 그러나 현실적으로 자본시장에서 활용하기에는 어려운 점이 많았다. 이를 보완하기 위한 여러 통계적 노력도 있었지만 대부분 역부족이었다.

평균-분산 모델은 기대수익률과 변동성을 사전에 알고 있다는 가정이 필요하고, 특정 자산에 자산배분이 집중될 수 있다는 점 등과 같은 문제가 있었다. 블랙-리터만 모델은 이러한 문제를 효과적으로 제거해 현재까지 가장 보편적으로 활용되고 있는 자산배분 모델이다.

1991년 골드만삭스의 피셔 블랙과 로버트 리터만은 <Journal of Fixed Income>에 ‘Asset Allocation Combining Investor Views with Market Equilibrium’이라는 논문을 발표한다. 이것이 널리 알려진 블랙-리터만 모델이다. 이 모델은 자산의 시장가치에 비례한 자산배분에서 한 걸음 더 나아가 기대수익률에 대한 투자자의 견해를 고려한 분산 투자를 통해 리스크를 줄일 수 있음을 보여준다. 다만 자산의 기대수익률 분포나 자산가격에 대한 예상치를 알아야 하며 통계적인 최적화 작업이 필요하다. 그럼에도 블랙-리터만 모델은 발표 이후 ‘자산배분의 표준’이라고 할 만큼 널리 사용된다.

1. 자산 각각의 시가총액 비중을 구한다. 이를 통해 내재균형수익률을 계산한다. 시가총액은 발행주식수와 주식가격의 곱으로, 해당 기업의 경제적 가치를 의미한다. 블랙과 리터만은 최적화된 포트폴리오를 찾는 과정에서 나온 것을 시가총액으로 본 것이다.

2. 기대수익률에 대한 분석 또는 전망을 설정한다. 이를 사전분포(prior distribution)로 설정한다.

3. 내재균형수익률과 사전분포(투자자의 분석)를 이용해 사후분포(posterior distribution)를 구한다.