风险价值方法或称VaR ( Value at Risk ) 方法是近年来国际上比较流行的一种风险管理工具。它在金融风险的计量、预测和控制领域已得到广泛的应用和重视。它的核心内容涉及分布的拟合及尾部分布的处理，这些问题也是当今国外金融领域研究的一个热门问题，不同的人有不同的处理方法，目前还没有一个比较公认的处理方法。本文从中国股票市场的对数收益率数据出发，结合中国股票市场收益率的基本特征，对中国股市VaR方法作了进一步研究，包括风险计量及预测问题，在研究过程中得到了下面的一些新的方法和结果。论文第三章，深入地研究了Laplace分布的一些性质，系统的研究了中国股票市场的分布特征，并对Laplace分布的应用作了实证分析，发现Laplace分布在金融领域具有重要的应用价值。论文第四章，通过研究极值II型分布，从顺序统计量的角度出发，研究极值分布的尾部展开的一些性质，提出了一种估计极值分布参数的方法，完善了极值理论的参数估计问题，结合实际应用提出了Laplace极值混合分布和一种估计VaR的新方法。文中最后一部分，从风险价值预测的角度出发，建立了基于VaR预测的概念和模型，提出了一种适合估计金融时间序列分布的核密度函数，并采用加权法推广了时间序列核密度估计模型