随着金融市场的高速发展和日趋复杂,金融体系内存在的脆弱性使得金融危机爆发的频率越来越快,造成的危害也越来越大,对金融体系的风险管理已经成为研究者、投资者以及监管者所关心的重中之重。2008年1月9日是一个特殊的日子,在这一天黄金期货正式在上海期货交易所挂牌上市,完成了里程碑式的跨越。黄金期货兼具商品属性、货币属性以及金融属性,它的推出还担任着重要的探路者角色,因此,要使黄金期货市场能够平稳有序地运行与发展,必须准确地度量黄金期货的风险,从而对风险进行有效的管理。然而回顾国内外对黄金期货的研究发现,对其风险度量方面的研究较少,且构建模型较为单一,因此本文构建了四种模型对黄金期货进行风险度量,后面的模型是对前面模型的改进。首先,基于传统理论构建了两个模型,分别为基于方差-协方差法的VaR模型以及GARCH-VaR模型。其次,为了弥补传统VaR模型对极端事件的忽略所造成的不足,引入极值理论来解决低估尾部风险的问题,本文采用峰度法选取阈值,并对超阈值样本进行GPD分布拟合,构建基于极值理论的VaR模型。同时更进一步,将数据的厚尾特征与波动集聚性结合起来,建立起GARCH-EVT-VaR模型来提高风险度量模型的精度。在理论研究的基础上,选取了2008年1月9日至2013年12月31日的上海黄金期货数据进行实证研究,并运用失败率回测检验以及Kupiec似然比检验对四种模型进行比较分析。实证结果表明：在较高置信水平下,极值理论能很好地刻画分布的尾部形态,提高模型的准确度和有效性,且GARCH-EVT-VaR模型所估计的VaR值比EVT-VaR模型更为精确；在较低的置信水平下,对于持有多头的投资者,基于传统理论的VaR模型比较有效,对于持有空头的投资者,基于极值理论的VaR模型准确度最高。