Esse trabalho tem como objetivo comparar duas medidas de aversão ao risco, VaR e CVaR, obtidas por meio dos modelos GARCH e GAS, para três séries distintas de retornos financeiros. Foram estimados os modelos GARCH com erros normais gaussianos, GARCH com erros com distribuição t-Student e GAS com distribuição t-Student. A avaliação de cada modelo foi feita por meio da análise de seus resíduos padronizados. A modelagem do Value-at-Risk para cada série foi verificada por meio dos testes de cobertura que serão introduzidos ao longo do trabalho. Verificou-se que, para as diferentes séries, o modelo que apresentou cobertura mais adequada foi o GARCH com erros normais gaussianos. A implementação foi realizada por meio dos softwares Matlab e EViews.