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外汇保证金交易是一种基于杠杆原理的交易制度,投资者只需支付相比于合约面值较小的金额,就能获得较本金几十倍或几百倍的收益,但相应的损失也是如此。外汇保证金交易的这种以小博大的杠杆效应使得外汇保证金交易内在含有巨大的风险,同时外汇市场也极易受到政治、经济、军事等因素的影响,这使得外汇市场上波动频繁,有时会出现一些极端情况。如何衡量和控制外汇风险,尤其是极端风险对投资者来说是一个需要解决的重大问题。VaR(在险价值)是风险度量和控制的主要工具了,因其所衡量是研究对象的综合性风险且无需考虑风险来源因素,从而被运用于各个领域,在金融领域的运用尤为显著。但VaR方法假设随机变量服从正态分布,而对于大多数的高频的金融数据来说,一般都具有尖峰厚尾的特征和波动聚集现象,这使得实际上的极端风险大于以正态分布为假设前提的传统VaR所计算出来的风险值,这使得传统的VaR方法在极端风险的度量上失效。EVT(极值理论)是刻画尾部分布特征较好的工具,最初主要应用于水文和气象领域,近些年被引入极端金融风险度量上。EVT并非对整个风险进行度量,而是在尾部分布刻画上有较好的效果。极值理论的统计方法主要有两种：一是基于服从广义极值分布(GEV)的区间极大值模型(block maxima method,BMM);二是基于服从广义帕累托分布(GPD)的阈值模型(peaks over threshold,POT)。本文把极值理论(EVT)引入VaR模型中,并使用极值理论的阈值模型(POT)来度量外汇保证金交易的极端风险。本文以欧元兑美元汇率日对数收益率序列为研究对象,运用EVT-POT-VaR模型来刻画欧元兑美元汇率日对数收益率序列的尾部分布特征。由于欧元兑美元汇率的收益率序列存在积聚现象,即存在着序列自相关性,所以本文运用除串法来消除极值数据的相关性。通过对传统VaR和EVT-POT-VaR,以及除串后的EVT-POT-VaR比较分析,能够得出引入极值理论后的VaR方法在极端风险的度量上要优于传统的VaR方法。