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风险价值（VaR）是市场风险的重要度量工具。以具有厚尾的中兴通讯股票收益率数据为例，分别运用极值理论中的分块样本极大值模型（BMM）和超阈值模型（POT）对VaR进行计算，并给出相应的预期损失（ES），同时提出了一种差异度量的方法对POT模型的阈值进行选取。结果表明，使用极值理论度量风险可以更好地捕捉尾部数据信息，得到更合理且符合实际需求的VaR和ES估计值，且POT模型比BMM模型所得计算结果更加稳定。