在金融全球化和自由化的背景下，随着证券投资基金市场的发展，基金的市场风险越来越成为金融实务界、学术界和监管机构共同关注的对象。作为现代风险管理理论的核心与基础，VaR风险价值理论及在其基础上发展形成的CVaR条件风险价值方法已成为风险测度研究的前沿课题。本篇论文是围绕着基金的市场风险测度展开讨论的，研究的领域涉及到基金收益率时间序列模型的各个方面。特别是针对基金收益率时间序列的尖峰厚尾特征与异方差现象，在风险价值VaR与条件风险价值CVaR的研究中，先后引入了GARCH模型与Copula连接函数进行探讨。试图在前人工作的基础上给出自己的研究思路，并拓展一些理论分析和实证检验方法。本文的第一章为绪论。主要阐述了本文的研究背景及选题意义,研究的基本思路与主要内容,综述了国内外关于VaR风险价值量、CVaR条件风险价值与Copula连接函数的研究现状。并简要介绍了本文的基本框架。本文的第二章为证券投资基金的传统市场风险度量方法评析。本章系统的研究了基金的传统市场风险度量方法,主要包括名义量法、均值方差分析、灵敏度方法、波动性方法。对基金市场风险度量方法的发展历程进行了简要回顾，对传统的各种风险度量方法进行了点评。对各方法的优缺点进行了分析。本文的第三章对VaR的风险度量方法及在其基础上改进产生的CVaR方法方法进行了详细介绍与实证研究。第四章讨论并建立了基金收益率的波动模型，详细介绍了基金收益率的波动模型——GARCH模型族，以及GARCH模型建模程序，并结合上证指数收益率进行了实证分析。第五章为基于GARCH模型的VaR计算方法及应用，分别讨论了VaR计算模型、VaR计算的基本模块、传统的VaR计算方法、基于GARCH模型的VaR计算方法与计算步骤，分别构建GARCH-N分布模型、GARCH-t分布模型和GARCH-GED分布模型，进行样本基金的VaR值计算和实证分析；第六章为基于GARCH模型的CVaR风险度量，介绍了CVaR模型的计算方法、基于GARCH模型的CVaR计算设计、基于CVaR的基金风险度量实证研究。本章用GARCH族模型进行基金市场的波动性模拟,分别在传统正态分布假设、刻画尖峰重尾特性的学生t分布及GED分布假设下,结合不同基金公司的9只三种类型的开放式基金来进行实证研究。本文第七章详细介绍了基于Copula函数的GARCH模型优化方法——Copula-GARCH，并利用其进行沪深股市的日收益率相关性分析，同时尝试基于蒙特卡洛模拟算法进行基金投资组合的Clayton Copula-VaR实证计算。。本文第八章为全文总结，并对论文的不足和未来的研究方向进行了展望。