该书由香港科技大学教授编写，作为金融数学硕士项目教材风险是金融活动的不可避免的基本特征，为了保证资金的安全性，风险管理成为金融机构组织最核心也是最重要的工作。
20世纪90年代以来，全球金融市场发生了根本性的变化。随着经济全球化和金融一体化、金融衍生产品的迅速增加、计算机技术的迅猛发展、国际金融市场的资金与信息流通效率得以大幅的提高，同时金融机构面临的风险变得日益复杂，金融风险对全球经济的影响的深度和广度也日益加剧。上世纪90年代中期发生的巴林银行倒闭、墨西哥金融危机、亚洲金融危机以及刚刚过去的美国次贷危机引发的全球金融危机，都在时刻提醒着人们金融风险管理的重要性和紧迫性。因此我们必须针对不断复杂化的金融活动，及时提升风险测度和管理方法的有效性。
在风险管理中，风险测量具有核心的地位。无论是生成分析报告，采取对冲或分散化的方法来转移风险，还是确定、调整风险资本限额，首先要对市场风险的大小和发生的可能性进行测量，可以说，风险测量的质量很大程度上决定了金融市场风险管理的有效性。
1994年J P Morgan投资银行在RiskMetrics中引入了风险价值VaR(Value at Risk)概念，并得到了国际金融理论和实业界的广泛认可。国际银行巴塞尔委员会（Basle Committee,2001）指定VaR模型作为银行标准的风险度量工具。尽管如此，一些学者指出，VaR在风险资产不服从正态分布时表现不稳定，另外VaR不满足Artzner(1999)提出的连贯测度条件。为此，R T Rochafeller与Stanislav Uryasev提出了CVaR的概念，并给出了计算连续分布CVaR的方法。CVaR较之于VaR在诸多方面具有优势，因而被许多学者应用在资产组合优化、风险控制的问题的研究中。关于CVaR本身的性质及其适用性的研究却没有进行，我们发现由R T Rochafeller与Stanislav Uryasev定义的连续分布下的CVaR在净价值函数为一般分布时，会表现出诸如不连贯、不连续等特点。
本文的研究对象是一般分布下的CVaR，通过对CVaR定义的拓展，使CVaR在一般分布下满足较好的性质，从而进一步完善了CVaR方法。由于在实际问题中，我们往往会遇到离散分布的数据，本文具有重要的实际意义。

1.2 VaR与CVaR的研究现状
Artzner(1999)的《连贯风险测度》一文在风险测度研究领域中具有里程碑式的意义。在该文中，Artzner最早给出了风险测度连贯性的定义以及连贯风险测度的表示理论。从此，连贯性成为了人们评判风险测度的标准之一。
风险价值（Value-at-Risk）是一种已被金融界广泛采用的风险度量方法。然而，许多学者指出了该度量方法中有待进一步完善之处：Artzer(1999)指出 不满足风险测度的“连贯性”条件。Basak 与Shapiro(2001)指出，在连续分布模型中使用VaR限制可能会导致客户选择风险更大的资产。R,T Rochafellar and Stanislav Uryasev(2002)提到VaR的计算通常基于损失函数呈正态分布的假设，而事实上，实际损失函数的分布往往表现为“厚尾”或离散形式，并不是正态分布，从而可能导致基于正态分布假设计算出的VaR的数值与实际情况相差甚远，另外，VaR在一定置信水平 上给出了最大损失的估计 ，但对高于 的损失无法给予估计。
另一种风险的度量方法是“条件风险价值”（CVaR）。CVaR给出了大于VaR的损失的条件期望。连续分布下，CVaR较VaR有更好的性质：Pflug(2000)证明CVaR满足“连贯性”条件，即，转移不变性、正齐次性、凸性、单调性；R,T Rochafellar and Stanislav Uryasev(1999) 给出了连续分布下求解CVaR的方法，从而大大简化了CVaR的计算。在与风险控制有关的资产组合优化问题中，这种方法发挥了很大的作用。Jonas Palmquist, Stanislav, Pavlo Krokhmal(1999) 研究了在CVaR的限制下资产组合预期回报率最大化问题等。Fredrik Andersson, Helmut Mausser, Dan Rossen, Stanislav Uryasev在信贷风险管理中运用此方法：同时调整资产组合中各项金融工具的比重，在一定的回报率限制下，使CVaR达到最小值，其中，信贷风险的分布由蒙特卡洛算法模拟。

1．3 本文研究内容框架结构
本文中我们将先介绍一般风险测度的概念和Artzer(1999)所建立的“连贯风险测度”、VaR 和CVaR的基本概念，并在此基础上，深入分析VaR方法存在的不足以及CVaR在一般分布下可能存在的不足；我们将把CVaR的定义拓展到一般分布的情形，并证明CVaR仍满足连贯风险测度条件，且关于置信水平连续。针对R.T Rockafellar(1999)提出的连续分布下CVaR算法，我们将证明该算法对一般分布的情形仍然适用。
本文的结构如下：


2 一般风险测度及连贯风险测度