研究证券投资组合的风险度量理论与方法,对金融风险的控制、稳定金融秩序具有重要的意义。本文对几种典型的投资组合风险度量模型、理论、方法进行了比较深入的探讨,指出这些方法在度量组合投资风险时的局限与不足,提出了一种有效的风险度量方法并作了实证分析。本文介绍了CVaR风险度量方法的理论,阐述了CVaR作为风险度量工具的优点和作用。VaR模型度量的是在某一置信水平下,资产损失的最高期望值,但是它没有指明一旦超过了这个期望值,资产的损失究竟是多少。VaR的修正模型CVaR模型弥补了这个缺陷。并从理论上说明了CVaR风险度量方法较之以前的风险度量方法有更大的优越性;其次,CVaR模型最终的求解可以转化为线性规划问题,从而具有良好的操作性,而且问题的结论不仅包含了CVaR的大小,同时也可以求出资产的VaR值以及资产组合的最佳比例。另外,本文还从CVaR风险度量方法的理论出发,建立了考虑交易成本及分散化约束的证券投资组合均值—CVaR优化模型,并对模型进行分析研究,最后选取我国证券市场的实际股票数据,在不同的置信度下,对于某一固定期望收益率,计算出最小风险CVaR与最优组合比例,得出了均值—CVaR模型的有效边界。还从投资者投资决策的实际出发,建立了基于CVaR约束的使追踪误差最小化的指数投资组合优化模型,并通过实证分析,证明了CVaR约束控制风险的有效性。