极值分析中主要有两类模型：一类是极值定理模型（EVT），这类模型主要是对组内最大值建模，极值型定理保证了组内最大的极限分布符合广义极值分布（GEV）。另一类是广义Pareto分布模型（GPD），该模型对于观察值中所有超过某一较大门限值的数据建模，由于该模型有效使用了有限的极端观察值，在实践中有较大意义。简言之，极值方法不需要对收益率的分布做出具体假设，而是让数据说话，来拟合分布的尾部，减少了建模风险。研究表明，极值理论对于样本外的预测能力较历史模拟法及方差协方差优。
    考虑多元资产相依结构影响，诸如线形的、非线形的等，目前流行的 COPULA函数具有广泛意义的相关性度量，其能将单个边际分布和多元联合分布联系起来，并构造出金融资产收益性厚尾尖峰效果，所以本次计算采用COPULA函数来刻画多元资产的相依性结构。