经济是民族发展的命脉,是国家发展的根基。金融市场是经济发展的一个最为重要的组成部分,并且金融市场的健康成长又是保持经济快速、稳步发展的一个主要标志。假设金融市场出现动荡或者出现对金融市场发展不利的因素时,金融市场就会承担巨大的风险导致整个国家经济发展出现重大危机,甚至引发金融海啸、社会动荡不安,这直接关系到一个国家的生死存亡。所以,学术界、金融投资管理者乃至国家金融市场监管机构都在把目光纷纷投向金融市场风险管理的研究,如何提高金融市场的抗风险能力成为了推动中国经济发展的关键所在。基于资产收益时间序列或者金融市场存在的典型事实,本文利用广义极值分布,广义拉普拉斯和广义帕累托分布三种分布方法,运用半参数方法建立出EVT符合条件的新生变量序列并结合APGARCH模型,从而测度动态的金融风险。随后本文对VaR估计模型和ES估计模型进行不同分布下的实证性分析,并且对分析结果进行了有效性检验。结果证明在相同分布下的ES模型比VaR模型更加保守和稳健,ES风险测量模型大大优于VaR模型。最后,我们紧密贴合中国资本市场对两种方法的实际分析结果做了比较,再次证明了ES模型的优越性。本文认为,不断提高金融市场抗风险的能力,对我们国家经济腾飞有着极为重大的意义。