供应链的风险管理一直是供应链研究中的重要课题，市场的不确定性和商品自身属性的不稳定性是供应链风险来源的重要组成，结合实际考虑供应链成员的风险态度和商品本身的不稳定性来优化供应链的订货策略，才能最大程度的地减少供应链的风险损失。本文将从下游易腐蚀商品的供应链模型以及上游供应链成员过度自信的模型中分别探究CVaR(条件风险值)的应用，以及CVaR对最优订货策略的影响。
　　首先，我们研究下游供应链模型，下游供应链由单个制造商和单个零售商组成。研究内容分为以下两点：第一，我们以CVaR为风险度量工具刻画易腐商品供应链中零售商的风险规避特性，并求解出当商品的腐蚀率满足一般分布时，拥有风险规避特性的零售商的最优订货策略。同时通过探究零售商的风险规避程度对其最优订货量的影响，我们发现，当零售商的收益率低于一定阈值时，其最优订货量随着其风险规避程度单调递减。第二，我们利用Mean-CVaR(期望条件风险值)，研究了当零售商同时考虑自己的损失和收益时，如何让订货才能使得综合收益最大化，并验证了当零售商的风险规避程度在一定阈值范围内，其最优订货量随着其风险规避程度的单调递增，否则，其最优订货量随着风险规避程度单调递减。供应链模型大部分相关研究都是基于风险中性的零售商和制造商，基于CVaR，我们考虑了更加复杂的零售商风险规避的情况，同时考虑零售商的风险规避特性和商品本身的易腐蚀特性，我们给出了零售商最优订货策略的理论参考。
　　其次，我们考虑上游供应链模型，供应链由一个制造商和一个供应商组成，制造商和供应商均需要应对不确定的市场需求。我们从以下几种情形中探究制造商的最优订货策略:1、制造商和供应商同时过度自信；2、制造商过度自信同时供应商风险规避；3、制造商过度自信，同时供应商客观理性。在以上3种情形种我们分别探究了，供应商的过度自信程度，制造商的过度自信程度和制造商的风险规避程度对制造商的最优订货量的影响。另外，由于均需要面对不确定的市场需求，供应商需要制定使得自身利润最大化的定价策略，针对以上3种情形，我们探究了在斯坦伯格博弈模型中，制造商和供应商相互博弈时，供应商的最优定价策略。
　　利用CVaR的自身属性，将CVaR应用于供应链模型中，可以尽可能降低供应链遭遇重大损失的风险，为供应链的长期发展提供理论支持。