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極值漸近分佈的類型及性質；基於廣義極值分佈（GEV）和廣義Pareto分佈（GPD）的BMM模型與POT模型，並將極值BMM與POT模型引入到尾部高分位數的估計中；金融時間序列相關性對極值模型的影響及其減消處置；極值模型的回測技術選擇與驗證標準。特別是，在BMM模型中充分地考慮了子區間極值一般極限分佈與極值序列極限分佈之間的關係，測度了受子區間長度影響的極值VaR；在POT模型中運用參數估計量穩定性法彌補了目前普遍採用的樣本平均超出量函數法的不足，針對一些圖解法無法適用的問題，實現了峰度法對閾值的定量選取，並對指數回歸模型法、子樣本自助法、序貫法等定量法進行了分析探討。本文基於極值理論研究金融極端風險的度量，學術與實踐意義在於為金融市場投資者、市場監管機構防範與抵禦金融極端風險提供理論與方法支持。
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