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从中国成功入世以来，金融服务业不可避免的同国际标准接轨，接受世界的挑战。因此，积极探索适合我国金融机构的风险管理方法和体系成为当前重要而紧迫的任务。VaR(Value-at-Risk)风险度量方法自1993年提出以来，已成为金融机构和金融管理机构衡量市场风险的标准方法。VaR方法近年来非常流行，但研究结果和实践经验都表明，过于单纯的VaR风险度量方法存在严重缺陷。CVaR的提出，又弥补了VaR的缺陷。论文第二部分同时考虑这两种风险度量方法，以更全面地刻画尾部风险。VaR和CVaR提出以后，有不少的计算方法出现，但它们都有各自的缺陷。因为几乎所有的传统方法采用的观测值都集中在分布中部，实际上，分布尾部才是VaR和CVaR计算所最关心的。分布在尾部的点都是一些极少发生又具有显著影响的观测值，称为极值，而极值理论正是对这些极值提供统计分析的模型。论文第三部分介绍了极值方法的理论基础，极值方法根据极值的选取方式分为峰值法和阈值法，本文先从理论上推导了由阈值法和峰值法计算VaR和CVaR的公式，再对上证综指采用阈值法进行实证分析，并与正态分布下的结果进行了比较，而对S&P500指数用峰值法进行实证分析，结果表明，峰值法能很好地刻画金融回报的分布尾部，得到较精确的VaR和CVaR估计值。最后由返回检验的结果来确定最佳的分组方式及其VaR和CVaR值。论文最后一部分运用GARCH模型分析收益率序列的波动聚集现象，对其中的随机项分别采用正态分布、t分布和广义Pareto分布进行拟合，通过对证券指数的VaR实证计算发现GARCH-GPD模型在VaR计算研究中能够得到更好的结果。