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利用广义GPD分布拟合香港恒生指数日收益率的尾部分布，采用贝叶斯方法对模型的参数进行估计，这样既能充分利用先验信息又能有效地融合样本数据；之后与极大似然法相比较，结果表明，使用贝叶斯方法在较高的置信度得到的VaR大于使用极大似然方法所得，但精确度还是有待提高．这说明极大似然方法将低估风险，提醒人们需要寻找恰当方法，进一步提高风险意识．