One of the reasons why investors were not prepared for heavy losses in the stock markets that occurred after the beginning of sub prime mortgage crisis in the US lies in the curious fact that many practitioners were led to believe that there are so many independent agents participating in the stock markets that surely they must act according to Central limit theorem i.e. according to Gaussian distribution. As it turns out the paradigm of normality has let us down once again and reputation of VaR based risk measurement is seriously damaged. An alternative measure that looks very strong at these dire times and quantifi es the losses that might be encountered in the tail is the conditional VaR (CVaR). While VaR represents a loss one expects at a determined confi dence level for a given holding period, CVaR is the loss one expects, provided that the loss is equal to or greater than VaR. In this paper the testing of CVaR models is performed on stock indexes from Slovenia, Croatia, Bosnia and Herzegovina, Serbia, Montenegro and Macedonia. Error statistics show that CVaR models are quite successful at capturing extreme losses that occurred in these markets, especially models based on Generalized extreme value distribution and a proposed Hybrid historical simulation CVaR model.Jedan od razloga zbog kojeg su investitori bili nespremni na visoke gubitke na tržištima kapitala koji su se dogodili nakon početka hipotekarne krize u SAD-u zasigurno se nalazi u neobičnoj činjenici da su mnogi investitori bili uvjereni da se zbog velikog broja neovisnih agenata na tržištima kapitala, ona moraju ponašati prema teoremu centralnog limita tj. da su povrati na tržištima kapitala normalno distribuirani. Očito je da je paradigma normalnosti još jedanput iznevjerila, a ugled mjera rizika koje se temelje na VaR-u ozbiljno je uzdrman. Alternativna mjera rizika koja u ovim teškim vremenima puno obećaje i uspješno kvantificira ekstremne gubitke jest kondicionalni VaR (CVaR). VaR predstavlja gubitak koji se može ostvariti od određene investicije, u promatranom razdoblju, uz određenu vjerojatnost, dok je CVaR prosječni gubitak koji se može očekivati ukoliko je realizirani gubitak veći ili jednak predviđenom VaR-u. U ovom radu testiranje CVaR modela je provedeno na burzovnim indeksima Slovenije, Hrvatske, Bosne i Hercegovine, Srbije, Crne Gore i Makedonije. Provedeno testiranje pokazuje da su CVaR modeli uspješni u predviđanju ekstremnih gubitaka koji su se dogodili na analiziranim tržištima. Posebno uspješnim su se pokazali modeli temeljeni na generaliziranoj distribuciji ekstremnih vrijednosti te predloženi CVaR model temeljen na hibridnoj povijesnoj simulaciji
