本文应用条件极值法对中国股市的金融风险进行测量，并用无条件覆盖率和条件覆盖率检验来考察其测量的准确程度。检验的结果表明该方法能更加准确的描述金融机构所面临的风险。条件极值法的优越性体现在两个方面：（1）并非基于全部时间序列数据而是基于数据的尾部建模，这能更精确的刻画数据的极值特征。（2）考虑了金融时间序列数据分布的时变特征。正是由于条件极值法更充分有效的利用了数据信息，因此它能更精确的捕捉到金融市场上极值事件的发生率和发生程度。基于似然比率检验的结果表明，用条件极值法计算出的VaR值比用传统的分布计算出的VaR值更为精确。