随着金融环境的日趋复杂,对金融业的风险评估得到了金融机构和学者的广泛关注,在整个金融风险管理体系下,如何管理和度量行业风险是风险度量的一个重要方向,同时行业风险也是投资机构或个人在做投资决策需要重点参考的一个关键要素,由于每个行业都有其自身共有和特有的结构,包括市场上的结构,外界影响的因素,政策上规范或要求等,科学有效的评估和计算行业风险是一个亟待解决的难题。本文采用KUNA等(2009)基于Expectile的VaR对行业的下端风险的影响因素及下端风险的大小进行分析。本文选取沪深300的五个行业(工业、材料、能源、医药和金融五个行业)的指数数据作为研究对象,采用条件自回归期望分位数(CARE)模型对选定沪深300的五大行业指数的日对数收益率进行风险度量分析,实证分析行业的下端风险的影响因素、下端风险大小及各业间下端风险的关联性。同时,本文将对沪深300的五大行业指数的日对数收益率风险大小进行计算,根据模型计算出的EVaR值对选型的五个行业的风险大小进行初步的排序和分析说明。本文最后总结部分,根据理论和实证相结合说明基于CARE模型的VaR在行业风险分析的优势,可避开收益分布的假设直接计算出VaR值,且不仅具备二次损失函数带来的计算优势、估计的有效性以及协方差矩阵的估计也无需估计一个条件密度函数的优势,也更好的处理了收益序列的尾部分布;最后对行业风险管理在建立风险管理体系,建立风险管理经验知识库和风险管理人才储备等三点建设性意见来不断健全金融市场或行业的风险管理。