随着经济全球化,金融市场的飞速发展,市场波动也变得加剧,金融事件发生越来越频繁,风险管理也就变得日益重要。极端事件一旦发生其损失可能是金融机构的倒闭或者更严重使整个国家甚至全球遭受危机。螺纹钢期货在2009年3月推出,就是希望可以对冲风险,套期保值。只有准确度量风险,有效地管理风险,才能推动金融市场平稳有序的发展。目前,风险价值法(VaR,Value at Risk)和条件风险价值法(CVaR,Conditional Value at Risk)是普遍使用的风险度量的方法。在理论部分,本文介绍了几种一般的风险度量方法。其中虽然GARCH族模型可以很好地刻画金融数据的波动聚集性,但这些方法大多都对其分布进行假设。大量的实证研究表明实际市场并不一定符合这些分布,这种假设具有模型风险,会造成风险的低估。极值理论可以克服这些缺点,它不需要假定金融数据的分布,注重尾部的特征,具有超越样本的估计能力。于是,我们将GARCH族模型与极值理论模型结合起来,构建动态极值理论模型:GARCH族-GPD模型。利用GARCH族模型对金融数据进行过滤,得到残差后进行Pareto分布拟合,进而求出风险值。这种模型既考虑了波动聚集性又考虑了极端风险,因此其度量值也比其它模型更加准确有效。在实证部分,本文选取2009年3月27日到2015年12月31日的我国钢铁期货日收盘价数据进行分析。在对其收益率进行描述统计以及一系列的检验时发现它并不服从正态分布,而是呈现尖峰厚尾的特征,因此运用GARCH族模型进行风险度量。由于我们更关注极端事件的发生,考虑使用极值理论模型度量我国钢铁期货市场的风险。最后将两者结合,利用GARCH族-GPD模型进行度量,并与其它模型的估计值做比较,通过回测检验与Kupiec检验,发现GARCH族-GPD模型在度量我国钢铁期货的风险价值时,虽然保守些,但更准确,更能反映风险进而控制风险。