随着金融市场的不断发展和日趋国际化,金融风险也随之全球化。从亚洲金融危机,到美国次贷危机,金融风险已经成为国际金融实务界、理论界和监管机构共同关注的对象。风险测度是风险管理的首要环节,只有准确的风险度量,明确自身所处风险,才能保障其后降低风险的措施行之有效。因此,在金融自由化的国际背景下研究风险度量方法,对增进风险管理的有效性、我国风险管理机制的发展、甚至我国金融体系的建设和完善,都具有十分重要的意义。本文主要研究的对象是在险价值VaR (Value at Risk)和条件在险价值CVaR (Conditional Value at Risk)。VaR模型于1994年产生,由于其能够以简单的数值表示各类风险的大小,统一了风险度量的计量单位,能够实现各种风险的横向比较和加总,并且运用简便,因此,当JP. Morgan银行公开其开发的VaR的RiskMetrics风险计量模型及完整的计算方法和资料之后,VaR模型迅速就被各金融机构广泛应用于风险度量之中。但是,VaR模型并不是完美的。对金融资产收益率分布的研究发现,其概率分布一般都是非正态性的。相对于正态分布,金融资产收益率的概率分布存在尖峰、厚尾的现象,在此条件下应用VaR模型测度风险往往会低估实际风险。同时,VaR模型度量了金融资产在正常市场条件下的正常损失,却忽视了当市场动荡时,金融资产发生极端损失的可能性。此外,Artzner等人提出了一致性风险度量,作为衡量风险测度工具的基本标准,并得到广泛认可。而VaR模型却不满足其中的次可加性,从统计性质上缺乏作为风险测度工具的基础。因此,R. Tyrrell Rockafellar和Stanislav Uryasev在VaR模型的基础上,提出了CVaR模型。CVaR模型度量了当极端事件出现时,损失超过VaR的期望均值。CVaR模型不仅仅同VaR模型一样能以简单的数字说明风险的大小,而且满足一致性风险度量,具有良好的统计特性。此外,CVaR模型考虑了极端损失出现的可能性,具有更良好的经济意义,是更为稳健的风险度量方法。风险测度之后,可以调整现有资产,从而达到收益率和风险的最佳均衡,这也是投资组合理论的核心。最早提出投资组合理论的是马科维茨,他提出的均值-方差模型,以收益率均值代表收益,以收益率方差代表风险,通过单一目标规划求解,可以求解最小方差的投资组合。但是：均值-方差模型并没有在实践中广泛应用,因为方差所衡量的波动性同时包含了收益和损失,而投资者主要关心的是损失。VaR模型产生后,由VaR代替方差,产生了均值-VaR模型,该模型解决了在固定期望收益率的条件下如何构建最小VaR投资组合的问题。不过,VaR模型本身存在的问题决定了均值-VaR模型的缺陷,因此又出现了以CVaR代替VaR的均值-CVaR模型。本文首先对VaR模型方法和CVaR模型方法进行了详细的理论分析,并对比了两者的性质差异和各自的优缺点。从理论上讲,CVaR模型较之于VaR模型具有更优良的统计特性,是更稳健的风险测度工具。同时,从经济意义上讲,CVaR模型考虑了极端损失的情况,也更符合投资者对待风险的态度。理论分析之后,本文从上证50指数中选取了10只样本股票进行实证分析,分别计算了给定组合的VaR、CVaR,并求解了最小化CVaR的最优投资组合,最后给出了均值-CVaR有效前沿的图形。通过实证分析可以得出结论：CVaR模型较之VaR模型更加稳健。但是,更加稳健的风险测度方法和对待风险的态度,也要求有更多的损失准备金,从而加大了金融机构的运营成本,使其在市场竞争中处于劣势。因此,本文建议,综合使用VaR模型和CVaR模型,同时从正常损失和极端损失的期望值两方面测度风险,对金融机构面对的风险有一个全面的认识。在市场稳步发展的时候,以VaR模型为主,而在市场剧烈震荡的时候,以CVaR模型为主,从而达到既测度了风险,保障了机构运行安全,又不过多增加运营成本的目的。最后,本文对CVaR模型在我国的应用提出了建议,并展望了CVaR模型进一步发展的方向。