【摘要】文章运用极值理论建立了静态和动态的和风险度量模型。静态模型运用广义帕累托分布拟合收益率序列的尾部分布。动态模型首先运用AR(1)-GARCH(1,1)模型对收益率序列进行拟合,然后用广义帕累托分布对新息分布的尾部建模。采用上证综指和标准普尔500指数的对数收益率为样本,对静态和动态模型进行了比较研究。研究结果表明:对于VaR的度量,在置信水平较低时(如小于99%),静态风险度量模型更准确,在置信水平较高时,动态模型更好;对于ES的度量,动态模型具有通用性和优越性。