极端风险是指风险的结果非常不好，会造成重大影响，但概率很低。例如恐怖主义攻击、生物安全风险（例如病原的入侵），或是极端自然灾害（例如大型地震）。
机率预估
因为缺乏相关数据，极端风险的机率预估非常困难。极端风险是一些没有发生过的事件，或是非常少发生的的事件，因此现存的资料很少，无法用标准的统计学来处理。
极值理论
若有一些相关的资料，超过资料范围的机率可能可以用极值理论的统计方式预测，其发展是因为要透过过去有限的洪水记录，来预计百年一遇洪灾的情形。此时可以用数学函数拟合现有资料，再外推到资料范围外，来预计极端风险的机率。但其结果需要谨慎的使用，因为由过去数据推算的机率不一定有代表性，而系统的机率也可能已经有变化。
黑天鹅效应
有时关注的事件和以往的经验非常不同，没有过去资料作为准则。纳西姆·尼可拉斯·塔雷伯提出了黑天鹅效应，认为不可预期事件的机率以及影响常常被低估。事后多半可以找到原因解释，但事前没有人可以预测的到。
银行作业风险
除了信用风险以及市场风险外，银行还需要预估其他风险造成的严重结果。其他风险称为作业风险，包括一些会让银行倒闭的重大事件，例如大型的银行内部诈骗。银行的国际合规制度新巴塞尔资本协定，要求要用统计理论量化这些风险，统计理论包括极值理论，或是由内部专家委员会进行的情景分析。银行监管单位（例如美国的联邦储备系统）会检视这些结果。各方的谈判会形成一个结合了知情的量化方法以及专家意见的系统。这至少可以避免因为资料不足带来的风险，并且避免因为单纯靠专家意见产生的认知偏误[1]。
相关条目
参考资料
延伸阅读
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