Black–Litterman -malli on sijoitusten allokointimalli, joka kehitettiin haastamaan moderni portfolioteoria globaaleissa sijoitusten allokointipäätöksissä. Moderni portfolioteoria keskittyy ainoastaan sijoituskohteiden keskiarvoon (mean) ja varianssiin (variance), joten sitä kutsutaan myös ns.mean-variance -optimoinniksi. Kyseiseen malliin liittyy useita ongelmia, jotka Black–Litterman malli pyrkii huomioimaan. Black–Litterman -mallin tärkein hyöty on se, että se ottaa huomioon sijoittajien subjektiiviset näkemykset.

Tässä tutkielmassa sovelletaan eksponentiaalista GARCH-in-mean -mallia (EGARCH-M) ja estimoidaan proxy -muuttujat sijoittajien näkemyksille Black–Litterman malliin. EGARCH-M - malli soveltuu tähän, sillä se ottaa useita tuottojen tilastollisia ominaisuuksia huomioon. Tässä tutkielmassa sovelletaan mallia indeksituottojen aikasarjadatalle käyttäen MSCI maaindeksejä erilaisista taloudellisista lähtökohdista. EGARCH – mallin tuloksista muodostetaan teoreettiset sijoittajien näkemykset ja Black–Litterman -mallin mukaiset tuotot lasketaan käyttäen näitä näkemyksiä sekä CAPM -malliin perustuvia tuottoja ja varianssi-kovarianssi matriisia. Lopuksi lasketaan uudet Black–Litterman -mallin mukaiset painot sijoituskohteille ja verrataan valittuun benchmarkiin, joka tässä tapauksessa on ns. naïve allocation eli sijoituskohteiden painot jaetaan tasaisesti portfoliossa.