中国资本市场改革不断深入,各种制度不断完善,外资门槛逐步降低,中国资产吸引力增加。根据《中国私人银行发展报告（2020）暨中国财富管理行业风险管理白皮书》称,截至2019年底,中国资产管理规模超过一百万亿元。如此规模的资产仅靠管理者的主观决策显然是不够的,随着计算机技术的发展,采用计算机量化的手段辅助管理是未来资产管理行业发展的趋势。其中,投资组合的构建是资产管理中关键的一环。主流的投资组合模型分为两种,均值方差模型以及风险平价模型。均值方差模型是从预期收益以及组合风险两方面进行权衡取舍,而风险平价模型放弃了对收益的估计,只考虑组合风险。层次风险平价模型是对风险平价模型的拓展,首先对资产池中的资产进行层次聚类,在每一层次上分配资产权重,而使得各资产的风险贡献度相同。以上投资组合模型的风险度量都是从二阶矩的角度出发,而忽视了对尾部风险的关注。在投资组合模型中关注尾部风险是有意义的,首先是因为国内量化投资技术目前仅处于起步阶段,大多数策略直接照搬国外经验,同时也出现了策略同质化的问题。当大部分机构按照相似量化策略同时发出卖出止损指令时,市场突然出现巨大卖盘导致市场恐慌,从而引发更多的止损指令,市场将会陷入流动性紧缺。当各类资产同时遭到抛售时,资产出现极端负报酬率的情况,并且不同资产间收益率的相关系数骤然大幅上升,致使原本构建的投资组合难以达到降低组合风险的预期效果。而近年来,英国脱欧、美国大选、“新冠”疫情爆发等黑天鹅事件频频发生,全球金融市场波动加剧,发生极端风险的概率大幅度增加。因此有必要探寻新的投资组合构建方法,应对愈发频繁的尾部极端风险。本文尝试将尾部风险引入到层次风险平价模型中,构造了基于尾部风险的层次风险平价模型。首先采用copula函数估计了资产间的尾部相关系数,通过对数变换将尾部相关系数转换为非相似度指标,采用这个非相似度指标进行层次聚类,层次聚类结果展现了资产间的尾部依赖结构。第二,本文对单资产的收益率进行高斯混合分布拟合,计算出相应的Va R以及ES指标,并给出了二元资产组合在服从二元高斯混合分布下的边际ES。第三,结合层次聚类的二叉树状结果以及二元资产组合边际ES计算方法,本文提出了尾部层次风险平价模型的权重计算方法。然后,本文将该方法应用到A股市场中进行行业资产配置,并同最小方差模型、普通风险平价模型以及原层次风险平价模型进行比较。实证发现尾部层次风险平价模型在控制策略的最大回撤、Va R以及ES等尾部风险指标上有比较良好的结果。区分市场行情阶段来看,本文研究发现在牛市时期,尾部层次风险平价模型未能完全把握牛市行情,收益率并未超过基准指数。而在熊市阶段,尾部层次风险平价模型虽然无法避免地随市场下跌,但下跌幅度远低于其他模型与基准指数。而在震荡市阶段,尾部风险平价模型总体表现较好,但相比于其他模型,并不像熊市阶段存在明显的优势。最后,我们采用平稳Bootstrap采样方法进行了模型的稳健性检验,研究发现所有模型在攫取超额收益上均没有绝对的优势,尾部层次风险平价模型在最大回撤、ES上的风险控制效果最优,最小方差模型在波动率（标准差）、Va R上的风险控制效果最优。