和发达国家较为成熟的股票市场相比，我国的股票市场还处于市场发展的初级阶段。所以，风险管理和控制在我国的股票市场中显得更为重要，引入先进的风险管理系统也势在必行。　　 作为新型的风险管理工具，VaR具有更好的实用性和投资参考意义。目前已经成为国际上度量市场风险和监管披露等方面的一种主流方法。　　 由于GARCH族模型能够较好地刻画收益的动态变化特征，捕捉股市的丛集性效应、非对称特征，所以近年来计算VaR的参数方法多集中于用各类GARCH模型结合能捕捉股市收益率厚尾特征的t-分布、GED分布进行计算。　　 本文首先介绍了中国股票市场的风险现状及面临的主要金融风险，并介绍了GARCH族模型及风险度量模型的背景，以及这些模型在国内外的研究情况。然后又介绍了GARCH族及风险度（VaR）、条件风险度（CVaR）的定义，原理及计算方法。接着讨论了GARCH族模型在VaR模型中的作用，并指出我国股票市场应用GARCH族-VAR模型的可行性。最后以上证180指数、深证成指为例，在进行正态性检验、ARCH检验、平稳性检验及自相关和偏自相关检验的前提下，通过SAS及Eviews软件编程拟合，分别得出适合上证180指数和深证成指的模型：AR（3）-EGARCH（1，1）-Normal、AR（3）-GARCH（1，1）-Normal；并在该模型的基础上分别计算出两个指数的实际VaR值，对VaR进行事后检验的结果表明所建立的模型是比较有效的。对于VaR失效的那些交易日，利用VaR的改进模型CVaR进行有效性检验，结果表明CVaR能够较好地覆盖VaR失效的交易日，这个结果也证明了CVaR比VaR能够更好地控制风险。