近年来，金融市场的波动日益剧烈，一些金融危机事件接连发生，这些都对风险管理提出了新的挑战。风险管理技术日益成为金融工程、金融管理领域最重要的研究对象之一，而风险度量技术则是风险管理的核心与基础，只有在准确测量风险暴露头寸的基础上才能更好地进行风险管理。风险管理包括市场风险、信用风险、操作风险管理等等。由于数据的可获得性限制，以及进行实证分析的可能性，本文主要关注金融市场风险度量，而实证方面尤其关注中国股票市场风险的度量。 本文主要研究对象是条件在险价值CVaE。CVaR的产生根源于VaR的思想，并克服了 VaR 的缺陷，具有比 VaR 更优良的特性，作为一种独立的风险测度方法发展和应用起来。其含义是：投资损失超过 VaR的条件均值，反映超额损失的平均水平。 极值理论主要以极值为研究对象，它注重模拟收益分布的尾部，比较有效地解决了在缺少样本的客观条件下如何预测和防范金融风险的问题。而 GARCH 模型能很好地刻画出证券市场存在的高峰厚尾和非正态性的特征。 在此基础上，研究了证券市场上时间序列收益率波动的条件异方差性，考虑中国证券市场的风险特征，将 GARCIH 系列模型与CVaR模型结合，构造了基于不同分布条件下的 CVaR 模型。同时，运用Excel，EViews，Matlab给出了算法实现，并将其中一部分模型在中国证券市场上进行了实证分析，得到了较为有意义的研究结果。本文对极值理论的参数估计做了一些改进工作，同时用半参数法和GARCH模型结合来评估尾部风险的CVaR是新颖的，还用混合方法(把一些传统的方法和极值理论结合起来)求CVaR。