随着经济一体化和金融全球化的不断发展，金融产品不断创新，金融衍生产品不断涌现，我国金融市场的波动加剧，金融极端事件因其有着不可忽视的发生概率和损失程度，成为金融领域的研究新热点，许多金融机构和广大投资者对如何准确刻画极端风险，预先控制系统风险展开了深入的研究。

本文采用传统的β系数对风险进行刻画。β系数反映资产组合与金融市场的相关性的指标，能够有效评估金融系统性风险，对金融资产收益具有较好的解释作用。但由于对β系数的估计存在关注整体风险，忽视尾部风险的问题，我们在β系数的基础上引入极值理论，基于极值理论的估计方法只关注尾部数据又不是全部数据，进而准确度量金融市场收益出现极值时，金融资产组合收益出现极值的概率，精确刻画刻画尾部风险。尾部观测数k的确定是尾部风险研究中的关键点和难点，我们利用传统的最小二乘估计法将基于极值理论的估计方法进行改进，使估计误差始终维持在较低水平，扩大了k值的选择范围，解决了实际问题中尾部观测数k难以确定的问题。最后，我们利用改进后的估计方法在中国股票市场展开实证研究，针对不同时空条件下的股票组合分析其收益与市场收益极值相关性的特征。实证研究发现，股票组合收益和市场收益的极值相关性与股票组组合的组成、股票市场的选取和时间段的选取均有关。选取的股票平均权重越大、所处时间段市场条件越不利，股票组合收益和市场收益的极值相关性越强，系统风险越大，此外，相比深市，沪市中股票组合收益和市场收益的极值相关性更强。

本研究探究了一种能够准确刻画金融资产极值相关性、有效度量金融资产尾部风险的模型，并利用此模型了解了中国股票市场中极端风险的传播情况，为金融机构度量风险和投资者规避风险提供帮助和建议。