鉴于目前现代风险测度未考虑极端事件,本文借助极值理论对中国股市收益的GEV分布和GP分布进行了估计和拟合,并对不同置信水平下的VaR进行估计和检验。实证研究表明,GEV分布和GP分布均能对上证指数和深圳成指日收益序列做出较好的拟合,两种收益序列均具有显著的尖峰厚尾分布特征,而且右尾均比左尾更厚,基于GEV分布和GP分布的VaR测度均比正态分布更优,而且GP分布比GEV分布更优。

本文从研究分位数回归模型入手，发现可将置信水平（分位数）内生化于模型的参数估计过程中，克服了在险价值（VaR）的置信水平只能人为外在给定的困难。进一步利用分位数回归模型对我国上证与深证市场进行实证研究表明，该模型不仅能有效地度量证券市场的在险价值，刻画出在险价值的动态变化,而且还得出了“深证市场比上证市场存在着更频繁的大起大落现象以及两市场均不存在着剧烈的跳跃现象”的结论。

自2005年7月21日起，我国人民币实行有管理的浮动汇率制度。由于各种原因，人民币不断升值，这会给我国的经济带来许多的不确定性。因此，研究汇改以来人民币汇率的走势以及美元头寸的汇率风险有着重要的意义。本文应用AR（1）-EGARCH（1，1）-M-GED模型来计算人民币对美元汇率的日对数收益率的VaR值。研究表明，该模型能够比较好地预测人民币对美元汇率的波动情况，在99%的置信水平下，能够较好地预测VaR，因此可以作为衡量和控制风险的有效方法。

通过构造新的流动性风险度量指标，结合极值理论模型的分析方法，考察了我国股票市场经流动性调整的风险价值及其预期不足。实证结果显示：流动性和价格风险价值对置信水平的敏感度存在一定差异，而流动性风险和价格风险的预期不足对置信水平的敏感度相差不大；在极端程度最大的市场条件下，沪市潜在的经流动性调整后的风险价值大于深市，而在其他市场条件下都要小于深市；价格风险的差异导致沪市流动绝对量水平比深市好，而相对量水平却比深市差；两市流动性风险价值比例对置信水平的变化较为敏感，流动性预期不足的比例对置信水平却缺乏弹性。

风险值(VaR)是最近十几年发展起来的一种市场风险度量尺度，目前国际上最常用的金融市场风险度量基准。传统的VaR估计方法基本上都是依赖于历史数据的，并且只能在市场处于正常变动时衡量所面临的风险。由于金融市场中影响资产收益状况的因素时刻都在变化之中, 资产收益分布中的参数也是不断变化的, 因此用Bayes方法预测未来收益状况的VaR更合适。本文给出了BVaR和BCVaR的概念，讨论了BVaR的性质与特点，并对市场因子服从正态分布时组合BVaR以及非线性组合BVaR的计算进行了研究。