近年来,金融极端事件频繁发生,尾部风险管理越来越受到重视.长期以来,尾部风险测度比较流行的是风险价值(Va R),尾部条件期望(TCE)和条件风险价值(CVa R),这些风险度量能够度量尾部平均损失,但是不能度量尾部风险的变异性,而尾部条件方差(TCV)作为一种新的风险度量,能够反映尾部损失的变异性,因此结合Va R、TCE和TCV综合度量尾部风险更为合理充分.大量实证表明金融资产的收益率分布不但呈现尖峰、厚尾及偏态特征,同时还有非对称性.因此,本文在非对称Laplace分布假设下研究了Va R、TCE和TCV等三个风险度量,并推导出相应风险的显式表达,同时也对尾部风险进行了参数灵敏度分析.最后,结合我国股票市场数据进行了一些实证研究,结果表明:在非对称Laplace分布假设条件下得到相关尾部风险和样本经验值比较接近,能较准确的度量尾部风险,结果还表明股票收益率呈现右尾比左尾厚的偏尾特征.