金融市场风险是指由于资产价格波动导致未来收益偏离期望值的可能性。资产价格波动是金融机构面临风险的主要表现形式。我国商品期货市场经过多年的发展逐渐趋于完善,但是近几年市场波动巨大,给期货市场参与方造成了巨大的损失,因此估计商品期货市场价格波动风险有其现实意义。一方面,只有明确投资标的市场的价格波动风险才能使投资者合理控制风险,理性参与期货市场投资;另一方面,由于期货市场的投资杠杆性,市场价格的极小波动都能引起投资者巨额收益或损失,并通过市场传导到其他如股票等金融市场,因此期货市场监管者有动力通过准确合理评估市场风险来设定合理的准备金水平以控制市场的活跃度与投机性,并控制期货市场价格波动风险乃至整个金融市场的波动风险。由于沪铜期货的市场容量大,吸引了大量投资基金等金融机构参与,同时铜作为最重要的工业品,价格受世界经济发展的影响巨大,因此,大量铜生产与消费企业为控制价格波动带来风险而参与铜期货市场的套期保值业务。沪铜期货作为国内期货市场发展较早的期货品种,积累了大量的历史交易数据;同时,由于沪铜期货每手交易保证金相对较高,对投资者形成了一定的筛选功能,这一定程度上降低是市场投机性,降低了沪铜市场的暴涨暴跌性,对市场的规范发展也起到了一定的作用,但近年世界经济的波动导致整个商品市场的剧烈波动,沪铜市场也未能幸免。因此,对沪铜期货进行市场市场价格波动风险分析能够从侧面反映我国商品期货市场的价格波动风险。本文正是通过以期货铜市场的价格波动风险研究,寻求比较不同VaR模型估计铜期货市场风险的最优方法。经过多年的发展,学者们已经发展出多种风险度量模。其中以VaR方法估计风险价值是近年来比较热门的研究方向。不同于以往的风险度量方法,VaR方法可以给出在某个置信度下的确切损失值,这种简单直观的度量方法受到了金融机构的广泛欢迎。但是各类VaR模型由于选取数据、分布设定、模型假设等不同导致估计准确性相差比较大。本文主要通过比较GARCH-N,GARCH-T,GARCH-GED,POT-GPD模型估计沪铜市场的风险价值,并利用Kupiec检验各类模型的准确度,比较模型的优劣。通过研究获得以下主要结论:(一)我国商品期货市场的价格收益序列存在明显的波动积聚与尖峰厚尾性性,运用条件异方模型(GARCH)能够有效拟合波动积聚性。(二)沪铜期货的对数价格序列不存在明显的杠杆效应,即好消息与坏消息对沪铜的波动性产生的效果是相同的。(三)在低置信度下,基于学生T分布、广义误差GED分布的自回归条件异方差的VaR模型以及极值理论下的VaR模型估计的风险价值的拟合效果都比较理想;而在高置信度下,GARCH_T,GARCH_GED模型以及极值理论下的VaR都能比较准确的拟合时机损失。而基于正态分布下的GARCH模型所估计风险价值无论是在低置信水平还是高置信水平下都不能很好的覆盖实际损失。