可转换债券,全称为可转换公司债券,简称可转债,是一种兼具股性和债性的金融衍生品。证监会于2017年2月出台再融资新规,明确支持上市公司通过可转债的方式进行融资,扩容和提速已经成为可转债发展的一个重要趋势。而当前学术界对于可转债的研究主要集中在定价、条款、投资策略等领域,对可转债风险的研究则相对滞后。随着我国政策层面对可转债融资方式的大力扶持以及可转债规模的逐步扩大,可转债市场风险的测度显得愈发重要,对可转债市场进行系统性风险研究刻不容缓。因此,本文基于非对称Laplace分布下的ES(期望损失)方法对国内可转债市场的风险进行度量,以期为国内可转债市场的风险分析及风险规避提供具有可操作性的借鉴与参考。本文以中证可转换债券指数除节假日外共731个交易日的日收盘价数据作为原始数据,首先将数据差分处理得到对数收益率的序列并进行正态性检验、平稳性检验、相关性检验、ARCH效应检验以保证其具备建模的条件,之后通过建立GARCH模型,运用非对称Laplace分布的参数估计方法计算得到VaR(风险价值)和ES序列,并对VaR和ES估计的有效性进行了检验。研究表明:ES方法和VaR方法均能较好地运用于我国可转债市场风险测度,但ES对实际损失的测度相较于VaR方法来说更为准确,同时ES方法具有能够有效度量尾部风险和对置信水平敏感程度较低的优势,因此ES方法比VaR方法更能有效地度量我国可转债市场存在的风险。