金融市场呈现出前所未有的波动性和脆弱性,市场风险成为金融风险的主要形式,使得金融监管当局、金融机构不断强化市场风险的管理与监管。风险价值VaR(Value-at-Risk)风险计量方法自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。尽管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风险计量方法存在严重缺陷。于是,条件风险价值CVaR的提出弥补了VaR的缺陷。VaR和CVaR是金融风险管理中应用最广泛的一种工具,其测量方法可以看作是一种极端分位数的方法。论文介绍了极值方法的理论基础和极值分布特征,将极值理论中的阈值法运用到这两种风险计量方法的计算当中,以更全面地刻画尾部风险。传统的组合投资理论忽视了线性相关系数对资产之间相关性描述的不足。统计中,Copula是构造多元联合分布以及随机变量间相关结构分析的常用工具,根据Copula函数在构建反映随机变量实际分布与相关性的联合分布函数上具有的优势,构建了反映组合资产收益实际分布和相关性的联合分布函数。最后,为了研究度量收益率的实际分布和相关性对资产组合选择的影响,论文以投资者具有指数效用函数为假设条件,根据所构建的Mixed GumbelCopula模型,进行实证研究。