在经济全球化的大背景下,伴随着经济的高速发展,金融产品也越来越受到世人的瞩目,从而研究证券投资组合的风险度量方法及其组合优化问题,能够有效的防范金融风险发生,并对于金融秩序的稳定都会发挥出极其重要的作用。然而,金融风险度量方法发展到今天,最为完善的当属市场风险计量技术。其中,VaR(Value at Risk)的风险测量方法在资产投资组合中以及市场风险的测度分析中都得到了广泛的应用,但是VaR方法也存在着一定的不足,为了弥补VaR在计量结果准确性方面的缺陷,国内外的学者们经过不断的探索终于提出了CTE (Conditional Tail Expection)模型。作为风险价值方法(VaR)的拓展与补充,CTE方法更好的证明了被估计的超过VaR方法部分的风险期望值也是有效的。本文主要研究基于TARCH-M方法计算投资组合的在险值VaR和尾条件期望CTE,并对VaR和CTE约束的投资组合模型进行了实证应用分析。本文从一个全新的角度论述了VaR与CTE之间的联系；同时结合图形分析基于VaR和CTE的投资组合模型。实证部分选取了从2002年7月1日—2012年4月27日上证180指数的收盘价格作为原始数据,经对其进行取对数和一阶差分处理后并基于TARCH-M模型对VaR和CTE进行风险测度,然后结合蒙特卡洛模拟法得出2011年11月25日—2012年4月27日这一时间段的具体VaR与CTE值,从而使这一期间的股票风险具体化。同时也说明了CTE方法比VaR方法对风险的测度更加的精确。本文的结构框架如下所示：第一章为绪论部分。提出了本文研究的背景和研究的意义,然后通过对VaR和CTE方法在国内、外的发展过程及其研究成果进行了一定的概括与总结,并且对VaR和CTE近几年在国内和国外的发展情况进行了简单的综述,最后介绍了本文的主要研究内容、研究方法、本文的创新及其不足。第二章为VaR的理论知识。该部分详细地介绍了VaR的定义、计算原理和公式,并对三种主流的VaR方法进行了简单的介绍,同时指出了VaR方法在投资组合中存在的优缺点。第三章为CTE的理论知识。介绍CTE的定义、计算原理和计算方法的同时还与VaR方法的优缺点进行比较分析,这样以来更加突出了CTE在投资组合中实证分析的可实用性,最后,指出了CTE方法存在的优缺点。第四章为TARCH-M模型简介及其与VaR、CTE三者之间的关系。本部分的作用是承上启下,目的是在了解TARCH-M模型的基础上,介绍TARCH-M模型、VaR和CTE的关联,以方便实证部分的应用。第五章为实证分析部分。本部分主要是选取上证180指数并基于TARCH-M模型对股票指数日波动率的VaR与CTE方法进行计算和预测,然后利用蒙特卡洛模拟法计算得出VaR与CTE的数值,最后得出CTE方法比VaR方法更能有效地预测风险这一结论。第六章为全文总结与展望。介绍了全文对风险管理、VaR和CTE方法的实证研究中可能存在的一些问题,进而我们应该找到适当的改进方向。最后的展望部分指出应全方位的把握风险,并使风险管理方法成为我们日后金融投资的有力保证。本文运用统计学、金融学以及计量经济学等方面的知识,对文章所要研究的内容进行具体、详细的解析,希望达到对文章的内容有一个更好的表述的目的。