随着国际金融市场的发展，各金融机构及金融管理者越来越关注金融资产的投资风险，由此通过极值理论来估计VaR的方法得到迅速发展，成为金融机构和金融管理者计算金融资产及金融资产组合风险值的主流方法.本文分为两个部分：　　 在第一部分中，主要介绍了VaR的发展(包括其定义、优缺点等)，此外还介绍了计算VaR的传统方法和极值理论方法.传统的方法对VaR的估计不能准确的描述股票市场波动的极端情况，对收益率数据的尖峰和厚尾现象考虑不周，从而使得VaR的估计值出现偏差.而极值理论方法能很好的解决这个问题，对于收益率数据的尖峰和厚尾现象，极值理论能准确的描述分布尾部的分位数，有助于解决风险度量中的极端问题，使得VaR的估计更为精确。　　 在第二部分中，用极值理论对沪深股市的收益率序列进行VaR估计.本文采用了三种不同的方法对VaR进行估计，并对这些方法做了评价.其中历史模拟法是传统的方法，实证分析表明，历史模拟法的失效率较高，并且偏差不稳定；在块最大值法中，通过极大似然估计得到模型的参数，进而求出VaR值；在GPD方法中，通过时序的样本平均超出数散点图选择门限值，使用极大似然估计得到参数的估计值，并通过参数估计值的稳定性选出最佳的门限值，计算出VaR的值。