随着经济全球化和一体化进程的不断加快，世界各国金融市场的耦合作用不断增强，联系更加紧密与复杂。从20世纪90年代全球科技、政治、经济等各方面快速发展以来，经济全球化、金融自由化更是深入发展，外汇交易平台一体化、虚拟化加快，不仅带来了经济效率大幅提高、世界经济较快运行，现代经济理论与技术也有革命性的突破;金融衍生品的加速增长和各种结构性融资快速扩张，再加上高科技信息产业领域辐射范围扩大，促使降低金融交易成本，金融市场的效率有了明显的提高同时规模也在不断扩大，这些新世纪的新变化也同时使世界的金融资本市场发生了根本性变革，进而促使各国经济联系日渐紧密以形成全球经济一体化。这不仅增加了国家经济之间的沟通，而且促进经济联系与发展，与此同时值得关注的是各种不断创新的金融衍生产品，也使得全球金融市场的波动性和风险性持续增长，变得愈加复杂和联系紧密的经济系统也使得金融危机的蔓延更加具有破坏性，从97年的经济危机开始，危机带来的风险已经开始在一定区域甚至世界范围内蔓延，尤其是2008年的金融危机更加凸显了风险影响之广，破坏性之大，从另一方面可以说明有效的监管与风险测度对金融市场的有效运行起着重要的作用。
　　1992年，我国的经济体制进行了一次重要的转折，金融市场以市场经济作为主导使资源得到最优的配置，在这种形势下我国的金融市场在摸索中成长，经历了97年的亚洲金融危机以及遭受08年美国次贷危机的波及，我国的市场经济体制也逐渐成熟，虽然与资本主义国家百年的发展还有一定的距离，但我国金融市场发展的良好态势为后续市场的成熟发展打下坚实基础。尤其是改革开放30年来，全球经济一体化进程的加快，我国的金融市场也慢慢融入到国际金融市场舞台，开放的深度和广度都有不同程度的迅速增加。2001年加入世贸组织后，我国也承诺国内的金融市场最终会对外完全放开，这种开放加快了世界各国的资本流动，为我国经济的发展带来了令人瞩目的机遇也同时带来了不同程度的风险。金融市场的投资者对金融资产收益的暴涨暴跌尤其是暴跌特别敏感，与此对应金融监管机构对于风险监管的重视程度不断提高。虽然近年来我国金融系统在经营管理水平和风险防范等方面有稳步的提高，但在市场风险管理方面仍然处于落后发达国家的水平。在国外风险度量已被广泛应用于各个学科领域;在我国，对风险理论模型的研究起步晚，但仍有必要对市场风险进行比较准确的计量，以期通过对金融资产投资组合最优选择的研究，保护金融投资者或更好实现投资需求。
　　本文首先对金融风险测度的研究背景进行了简单的分析论述，并阐述了研究方法与文章结构，接着概述了本文运用到的VaR和CVaR、极值理论、Copula模型的研究现状。进而分章节的阐述了VaR的估计方法和不足及CVaR和极值理论对正态分布和厚尾分布极端情况的分析补充，本文研究中利用了VaR以及CVaR理论、GARCH模型、极值理论(EVT)和Copula函数等测度市场风险的方法，并将上述方法应用于测度单一股票资产收益率风险价值和多元股票资产组合投资风险价值的分析当中。在模型选择上，考虑到CVaR包含了VaR方法的优点，同时也满足了一致性风险度量方法所提的要求，在资产投资组合风险度量得到了大量的应用。同时EVT理论正好弥补了由于VaR方法测度金融风险时存在的对极端事件的估计不足问题，更加准确的测度了金融市场的极端风险，GARCH族函数模型相对成熟，拟合精度优良，易于操作与估计，并且能够较好的拟合单一资产收益率的波动聚集效应。并考虑到应对风险价值的测度进行失败率的检验，以Kupiec检验验证运用GARCH模型一极值理论建模能够适度较好的测度市场风险。
　　在研究组合资产的风险分析时，相关性分析至关重要，这就引入了Copula函数，在现代的金融研究理论中，相关性研究也引起了众多学者的关注，由于金融市场中的资产收益率存在的线性相关或条件相关关系都从一定程度上影响实证研究的结果，或者得出错误的结论。本文在GARCH-EVT模型的基础上通过引入Copula函数，建立一个新的模型(GARCH-EVT-COPULA)，该模型以多元资产投资组合为研究对象，目的是测度组合的最小投资风险;再对组合中资产的权重进行假设估计金融风险价值。从实证结果来看，本文构建的GARCH-EVT-COPULA模型用来估计的我国金融市场风险价值能够更进一步地对资产组合所产生的风险价值进行计量，为金融机构和分散的投资者提供更丰富的数据支持，更好实现投资决策。
　　文章的框架:
　　第一章，绪论。该部分首先概述了随着全球经济一体化发展的加快，金融风险发生的概率更加频繁，引起风险损失也越来越巨大并难以估计，有必要进行金融市场风险的量化测度和管理。然后描述了论文的研究背景、研究目的、相关文献综述和文章主要思路及方法。
　　第二章，相关概念介绍。该部分介绍了本文研究所需的相关理论基础，介绍了风险测度的方法VaR和CVaR，进而介绍了GARCH模型和极值理论，并重点介绍了极值理论以及广义帕累托模型的GPD方法以及GARCH-EVT模型，最后为进行金融资产投资组合的相关结构分析，引入Copula理论。
　　第三章，基于GARCH-EVT模型的单一股市风险测度并介绍了GARCH-EVT模型以及股票投资组合资产的风险测度分析。选择自2001年1月3日至2013年12月31日为样本进行了实证研究，运用GARCH-EVT建模，分别得到四只股票收益率的风险值。建立GARCH-EVT模型并求出残差序列，在此基础上求出阈值与参数值。
　　第四章，基于GARCH-EVT-COPULA模型对股市风险进行测度。在对股票收益率进行GARCH-EVT建模之后，考虑到收益率之间具有一定的相关性而引入Copula函数，运用Copula理论以及相关算法求出考虑相关性的单一股票收益率风险值、等权重下的股票投资组合风险。
　　第五章对本文的实证结果进行总结，并对不足之处进行讨论概括出有待改进之处。
　　本文进行了一些创新之处，首先，蓝筹股在各自的行业中代表着举重若轻的的地位，投资者也比较善于购买此类股票进行投资，并且随着中国的证券市场发展的越来越成熟，指数化衍生产品的创新层出不穷，蓝筹股的风险价值研究对其后续的投资起到了关键的作用，所以选择了中国石化与贵州茅台蓝筹股作为代表，同时选择在中国证券市场上最有代表性的两只股指期货指数——上证综指以及深证成指，两者能综合反映上交所与深交所A、B、H股的市场走势，研究其风险价值比较能够代表中国的证券市场;其次，本文在利用较大时间跨度的数据基础上结合了四种模型以及理论，能够比较全面的分析四只股票资产收益率的市场风险，在研究股票投资组合时给予各资产一定的权重，考察了在具有相关结构时投资组合的风险价值，并进行单一股票与投资组合CVaR对比;最后，利用上证综指样本数据残差序列的动态VaR分析我国股票市场系统风险的长期变动趋势，分阶段考察了影响股票市场的系统风险因素。