随着我国高速铁路技术的飞速发展，安全这一主题在高速铁路运营管理中越来越突出。2012年起，我国铁路全面引入基于风险的安全管理机制，对适用于我国高速铁路运营现状的风险分析方法的研究也成为热门课题。目前，铁路运输从人-机-环境-管理等方面采用了先进可靠的新技术确保运营安全，尤其是高速铁路集成了诸多领域的现代高新技术，因此事故发生概率小，但由于列车速度的大大提高，一旦发生就会造成极大损失。这种特性即为低频率—高损失特性，体现在数据上就是损失数据不服从正态分布，而是具有明显的厚尾特征。本论文引进极值理论中的POT模型，能够针对铁路重大以上事故（尤其是高速铁路事故）这种低频率—高损失的特性进行风险估计与分析，在选定一个合理的较大阈值μ的情况下，针对数据样本中超过阈值的数据，拟合得出损失分布函数，并在给定的置信水平之下计算得出风险价值VaR P，从而对事故损失做出估计。本论文在调研分析风险管理理论在国内外的发展现状，以及风险管理基本概念、模型与方法的基础上，研究了风险管理技术应用于中国高速铁路运营安全的基本方法，给出适用于我国高速铁路运营安全的风险分析的一般流程和模型。并结合研究课题“中国高速铁路运营安全风险分析和控制”，对目前高速铁路运营安全风险进行了简要分析。作为重点研究内容，本论文在研究风险分析数学理论的基础上，首次提出了高速铁路事故低频率—高损失特性的理念，并提出了高速铁路基于低频率—高损失特性的高速铁路运营安全风险分析模型，即POT-GPD方法模型。基于POT-GPD模型，以运营数据为基础，分别对某运营单位客车脱轨事故造成的经济损失和人员死亡的历史数据、某运营单位货车脱轨事故造成的经济损失数据进行数值模拟，分别选取不同的阈值，计算得到3个数据样本各自的损失分布函数，并分别给定置信水平P=95%和P=99%，计算得到风险价值VaR P值。最后，本论文通过计算得到的风险价值，结合对样本数据的分析，对阈值μ的选取的合理性进行检验。针对不同的阈值μ，通过样本数据分别进行拟合，分析阈值选取的合理性，并对阈值μ的选取做出建议。