随着我国金融市场的不断开放,金融产品不断推陈出新,金融产品的风险管理越来越受到重视。股指基金由于交易费用低、能够分散风险、轻松跟踪大盘的优势吸引了越来越多的资本投入,金融机构尤其是基金公司创立了许多股指基金投资组合,因此,对股指基金组合进行风险管理已越来越受金融机构重视。许多实证研究发现金融资产收益率分布具有尖峰厚尾特征,如果采用正态分布拟合收益率数据将低估金融资产的风险,因此,本文将运用极值理论拟合收益率的尾部形态,同时运用copula函数研究多个国家股票指数收益率的联合分布,建立多种资产之间的联系,从而能更好地量化投资组合的风险。本文研究由富时100指数、香港恒生指数、标普500指数、日经225指数和沪深300指数构成的指数基金组合的风险管理问题。考虑到金融收益率序列具有异方差,波动聚集的特点,使用GARCH模型拟合资产收益率,针对金融市场中出现的极端风险,例如2008年金融危机,2015股灾等股票市场的暴跌暴涨极端情况,基于GARCH模型拟合的标准残差序列与基于EVT（Extreme value theory）极值理论拟合超阈值情况,与copula函数相结合,对所构建的股指基金组合的市场风险进行测度,最后用Kupiec失败频率检验法和独立性测试检验模型的有效性。最后通过对比GARCH-EVT-copula模型与指数移动加权平均法、历史模拟法和GARCH相关模型的检验结果,得出GARCHEVT-copula模型在更高的置信水平下的Va R估计结果更加准确,失败率最低的结论,该模型可以更好的反映极端值的出现,也更加接近真实水平。研究也发现五种股票指数的收益率偏离正态分布,具有尖峰厚尾的特征,运用广义帕累托分布拟合数据的超阈值情况比基于正态分布的研究效果更好。本文的主要创新点是对于所构建的股指基金组合在运用GARCH模型拟合收益率的同时对边缘分布运用极值理论中阈值理论和广义帕累托分布去拟合数据的极端值,用copula函数将五种股票指数连结起来。运用AIC、BIC法则去选择最优的函数拟合,最后将GARCH-EVT-copula去和EWMA模型、历史模拟法和GARCH（1,1）-t模型的回测结果作比较,来验证GARCH-EVT-copula是否具有一定的优势。