Valor em Risco -VaR- já é parte das ferramentas habituais que um analista financeiro utiliza para estimar o risco de mercado. Na implementação do VaR é necessário que seja estimados quantis de baixa probabilidade para a distribuição condicional dos retornos dos portfólios. A metodologia tradicional para o cálculo do VaR requer a estimação de um modelo tipo GARCH com distribuição normal. Entretanto, a hipótese de normalidade condicional nem sempre é adequada, principalmente quando se deseja estimar o VaR em períodos atípicos, caracterizados pela ocorrência de eventos extremos. Nesta situações a distribuição condicional deve apresentar excesso de curtose. O uso de distribuições derivadas do Teorema do Valor Extremos -TVE-, conhecidas coletivamente como GEV,associadas aos modelos tipo GARCH, tornou possível o cálculo do VaR nestas situações.Um parâmetro chave nas distribuições da família GEV é o índice de cauda, o qual pode ser estimado através do estimador de Hill. Entretanto este estimador apresenta muita sensibilidade em termos de variância e viés com respeito à fração amostral utilizada na sua estimação. O objetivo principal desta dissertação foi fazer uma comparação entre três métodos de escolha da fração amostral, recentemente sugeridos na literatura: o método bootstrap duplo Danielsson, de Haan, Peng e de Vries 1999, o método threshold Guillou e Hall 2001 e o Hill plot alternativo Drees, de Haan e Resnick 2000. A avaliação dos métodos foi feita através do teste de cobertura condicional de Christoffersen 1998, o qual foi aplicado às séries de retornos dos índices: NASDAQ, NIKKEY,MERVAL e IBOVESPA. Os nossos resultados indicam que os três métodos apresentam aproximadamente o mesmo desempenho, com uma ligeira vantagem dos métodos bootstrap duplo e o threshold sobre o Hill plot alternativo, porque este ultimo tem um componente normativo na determinação do índice de cauda ótimo.