国际碳市场为世界各国应对气候和环境变化提供了重要的途径,而受全球经济、政治、能源以及政策等各方面因素影响,碳资产价格波动剧烈,探寻适合碳市场风险度量的计量方法具有重要的理论和现实意义。论文选取了两种最具代表性的碳资产——EUA和CER作为研究对象,以2008.3.14-2012.12.31的碳资产连续期货合约价格为数据样本,基本包含了第二减排承诺期。对样本数据进行描述性统计后发现,碳资产价格存在极端波动情况,为了更有效地测度碳市场极端条件下的风险,本文运用更能有效处理离群值的分位数回归方法CAViaR模型度量不同预测区间、不同置信水平下碳市场的风险价值(VaR),并选择GARCH-GED模型作对比。研究发现,整体而言CAViaR模型在模型拟合和预测方面要优于GARCH-GED模型,但由于CER市场的交易机制和成熟度有待进一步的完善和提高,相对于EUA市场具有更大的不确定性,导致了CAViaR模型在CER市场的预测表现比EUA市场更差；并且在预测1%VaR时,CAViaR模型表现出不稳定性。论文进一步将能够更好地处理极端条件下市场风险的极值理论(EVT)方法与CAViaR模型结合来改进碳市场1%VaR的预测效果。实证结果表明,不管是在处理具有高风险的预测区间,还是相对不稳定的CER市场,EVT-CAViaR模型的预测表现都更加稳健,说明该方法能够一定程度上提升碳市场风险的预测精度。研究贡献在于拓展了国际碳市场风险度量的计量模型,为投资者规避碳价风险,以及相关机构制定风险控制措施提供一定的理论依据。