自20世纪七十年代布雷顿森林体系崩溃以来,世界经济格局发生了重大变革。全球金融市场得到了迅猛的发展,随之而来的则是金融市场波动性的加剧以及市场风险的复杂化。重大金融灾难层出不穷,如巴林银行倒闭以及前不久发生的法兴银行事件。风险管理已是当今金融市场最关注的问题之一,研究机构和金融机构投入大量的精力进行对风险度量理论和方法的研究上。20世纪80年代,时任J.P.摩根银行的全球研究部总经理蒂尔·古尔迪曼首次提出VaR,他认为“价值风险”要比“收益风险”更重要(见Jorion[1])。从而VaR方法的进入了人们的视线。由于其直观、易懂的优点,成为国际金融市场的主力风险度量方法之一。然而传统VaR方法无法处理收益序列尖峰厚尾现象和波动率聚类现象,因此对极端事件风险估计缺乏准确性。极值理论是测量极端市场条件下风险损失的一种方法,它具有超越样本数据的估计能力,并可以准确地描述分布尾部的分位数。ARMA—GARCH模型则可以较好的描述波动率的时变特征。McNeil[4]开始探讨了把极值理论和GARCH进行组合的可能性。本文第一章在遵循该研究思路基础上,在传统单纯采用极值理论(假设被分析数据是独立同分布的)GEV分布和GPD分布描述金融资产收益尾部特征的基础上,利用ARMA-GARCH模型获得近似独立同分布的残差序列,得到动态的VaR.并对中国上证指数自1995年11月20到2008年4月17日收盘价对应的对数日收益率进行实证研究给出上证指数的VaR值。VaR不仅存在模型风险,Artzner等人[9]还指出VaR不满足次可加性。Artzner等人[9]引入相容性风险测度作为一个公理化的工具度量风险,而在同一年彭实戈[10]引入了g-期望的概念。Gianin[11]将g-期望应用到风险测度中,江龙[12]做了进一步的研究,提出并证明了g-期望是相容风险测度的充分必要条件。本文的第二章我们分别回顾了相容风险测度和g-期望的概念及其关系。并在连续完备市场中,利用一类特殊的满足相容性公理的g-期望对金融头寸进行风险定价,发现我们使用的这种相容风险测度风险定价与利用传统的线性期望下等价鞅测度定价情形不同。