近年来金融自由化、经济全球化等现象大大增加了金融市场的风险,全球金融危机频发,金融市场风险管理已成为各国监管当局的重要任务之一。股票市场依赖于价格波动来完成资源的配置,但股市的异常波动则会造成资源配置效率的低下,损害股市和实体经济的正常运行。股市的异常波动是指股票市场的整体价格不在预期范围内的大幅上升或者下降。对异动股市的风险进行量化是风险管理的关键环节。VaR(Value at Risk)方法可以量化复杂投资组合在给定时间范围和置信度下的损失,是度量金融市场风险的主流方法。本文以2014年6月至2015年12月的上证综合指数为样本,使用VaR的三种方法——历史模拟法、方差-协方差法和Monte Carlo模拟法度量该期中国股市的风险,之后对三种计算方法的结果进行了准确性检验,并与其他时期的上证综指VaR值进行了比较,得出了该时期股市异常波动的风险较大的结论。为了探究造成样本区间股市异动高风险的原因,本文将月度VaR值作为被解释变量,工业增加值增长速度、融资融券余额、货币发行量M1、居民消费价格指数、同业拆借利率和人民币兑美元汇率的月度数据作为解释变量,使用向量自回归模型量化各因素与股市风险的相关程度,同时使用Granger因果检验、脉冲响应函数和方差分解对模型进行了补充修正,并对模型结果进行了分析。最后结合以上实证研究,提出合理完善资本市场系统性风险监控机制和应对机制、丰富完善股票市场风险管理工具、合理使用货币政策工具、规范融资融券业务和改善投资者结构和投资理念等降低股市风险、促进股市健康发展的建议。全文采用定性分析和定量分析相结合的方法,以定量分析为主,全文共分五章。第一章是引言部分。第二章论述论文相关的理论,对本文题目中股市的异动进行了定义与判别,并介绍了VaR的概念和计算方法。第三章选取2014年6月到2015年12月的上证综合指数作为样本数据,使用VaR的三种基本计算方法——历史模拟法、方差-协方差法和Monte Carlo模拟法对选取区间的股市风险价值进行了计算,并用Kupiec失败频率检验法对计算结果进行了准确性检验。第四章是股市风险的宏观经济分析,选定了工业增加值增长速度、融资融券余额、货币发行量M1、居民消费价格指数、同业拆借利率和人民币兑美元汇率六个宏观经济变量,使用向量自回归模型对各因素与股市风险的相关程度进行了量化分析。第五章是对策结论。