在经济全球化趋势加速发展的大背景下，中国金融业正逐步开放，利率市场化程度愈来愈高。当前，中国并非处于单纯的利率管制阶段，也不处于完全的利率市场化阶段，而是处于转轨阶段。从国际经验上看，在利率市场化的初期，绝大多数国家都面临着利率的波动幅度扩大、频率增加、阶段性利率风险增大这一情形。因为在利率市场化的初期，除了预期因素外，某些体制性因素，如国家干预的不确定性，以及经济主体对利率风险的适应程度等都会对利率风险的大小产生影响;这就使利率市场化初期的利率风险比利率市场化完成之后表现得更为复杂，从而使得债券市场的波动将更大。　　处于利率市场化进程中的中国，国债市场的波动性加剧是必经之路，对国债市场进行合理的风险测度变得尤为重要。本文在对国债市场进行描述性统计分析的基础上，从传统金融理论的视角和分形理论的视角对中国国债市场的波动特征进行深入的研究和分析，并基于上述分析构建了不同的VaR和CVaR风险测度模型，并检验各个模型的有效性与稳定性，找出更加适合中国国债市场风险的测度模型。本文主要内容如下:　　第一，运用经典计量模型对中国国债市场价格的波动特征进行刻画和描述。　　通过对中国国债相关指数的构成分析，选取了自2002年12月31日至2016年12月31日的中证国债指数(H11006)和自2008年12月31日至2016年12月31日的中证10年期国债指数(930916)作为研究对象。通过运用基本统计检验和所构建的计量模型对两个国债指数收益率序列的分布及波动特征进行分析，发现中国国债指数日对数收益率序列不服从正态分布，存在“尖峰肥尾”的特征。并且经过平稳性和相关性检验，在此基础上建立了GARCH-ARMA模型，发现中国国债市场价格波动的确实存在着集聚性。　　第二，运用分形理论对中国国债市场的异象性进行研究。　　本文运用分形的分析方法，包括经典R/S分析法、DFA方法、q阶矩结构分割函数法和多重分形谱，对中国国债市场进行实证研究。运用经典R/S分析法和DFA方法发现，中国国债市场存在长期记忆性，中证国债指数和中证10年期国债指数长记忆性的平均循环周期分别是1135个和512个交易日，同时符合有偏的随机游走，收益率序列呈现十分强的趋势性活动，这意味着中国国债市场依然没有实现弱式有效。而运用q阶矩结构分割函数法和多重分形谱的实证研究发现，中国国债市场不仅仅存在分形特点，同时还存在十分显著的多标度特点。由此来看，中国国债市场从实质来看是一个非线性系统，内部所有要素间、其和外部环境不是单一的线性关系就可以描述清楚的，各要素呈现非线性相互联系、相互作用的状态。因此单一标度的指标不足以对中国国债市场进行全面细致的刻画，应该选择多重分形的理论及模型对中国国债市场进行分析描述。　　第三，基于MF-DFA方法对中国国债市场的多重分形特征进行刻画和描述，并与海外发达国家（或区域）的国债市场进行比较研究。　　本文利用对中证国债指数和10年期国债指数收益率序列进行重排和相位随机化后的新的序列进行多重分形分析，发现中国国债市场的多重分形成因主要包含两个方面:一是指数收益率序列的长期记忆性是关键性的影响因素;二是收益率序列的肥尾分布对多重分形特征的有着或多或少的贡献。根据MF-DFA方法所得的实证结果，还发现中国国债市场收益率序列均存在较为明显的标度突变点，不同标度范围内，多重分形强度也不一。在进行与海外发达国家（或区域）的比较研究时发现，日本10年期政府债券市场的多重分形特征最为明显，风险最大，其次是美国，最后是中国和欧元区（相对较为接近）。　　第四，构建中国国债市场的VaR和CVaR风险测度模型，并进行实证研究。　　本文分别从历史模拟法、Delta-正态法、蒙特卡洛模拟法、基于正态分布假设的GARCH模型、基于t分布假设的GARCH模型和基于分形分布的模型（共计20个模型）对中国国债市场风险价值VaR和CVaR进行测算。通过所得VaR的特征以及Kupiec检验发现，置信水平为95％时，分形分布模型下的VaR结果没有明显优于其他有效模型;但当置信水平为99％时，分形分布模型下的VaR结果远远优于其他模型，这充分说明了基于分形分布算出的VaR值在捕捉中国国债市场价格的突变时，对于更高的置信水平较其他传统金融模型更加有效，捕捉到的尾部风险也更多，更能反映市场极端情况发生时的变化。并且只有分形分布模型下的中国国债市场的VaR估计值全部通过了Kupiec检验，其他模型表现不一，可见基于分形分布的VaR风险测度模型比其他模型更加稳健、适用范围也更加广泛，能够为金融机构或监管部门进行风险管理决策形成指导性意见。　　相比之前的相关研究，本文的创新之处在于:　　第一，选取能够反映中国国债整体市场风险的数据作为研究对象。　　中证国债指数的样本券包含了银行间市场和交易所市场上的国债，这两个市场由于参与主体不同、主要流通债券品种也不同，任何单独一个都不能完全反映整体中国国债市场，因此选取自2002年12月31日至2016年12月31日的全期限的中证国债指数(H11006)和自2008年12月31日至2016年12月31日的中证10年期国债指数(930916)的每日收盘价作为研究对象，对其基本的统计特征和波动特征进行分析，并构建了GARCH模型以说明其波动的集聚性特点。这是进行国债市场风险测量的前提，在构建风险测度模型时，收益率序列最基本的特征是必须要考虑的因素。　　第二，基于分形理论对中国国债市场的风险进行进一步刻画。　　本文运用多种分形分析方法（包括经典R/S分析法、DFA方法、q阶矩结构分割函数法、多重分形谱、MF-DFA），对中国国债市场的多重分形性和多标度特性进行刻画，证明了中国国债市场依然没有实现弱式有效，并且中国国债市场不仅仅存在分形特点，同时还存在十分显著的多标度特点。因此，从分形理论的视角来看，中国国债市场实质上是一个非线性系统，内部所有要素间、其和外部环境都不是单一的线性关系就可以描述清楚的，各要素呈现非线性相互联系、相互作用的状态。　　第三，基于传统金融理论和分形理论分别构建中国国债市场的VaR和CVaR风险测度模型。　　本文分别从历史模拟法、Delta-正态法、蒙特卡洛模拟法、基于正态分布假设的GARCH模型、基于t分布假设的GARCH模型和基于分形分布的模型（共计20个模型）对中国国债市场风险价值VaR和CVaR进行测算。通过各模型所得VaR估计值的特征以及Kupiec检验，能够发现基于传统金融理论的VaR测度模型和基于分形理论的VaR测度模型在对中国国债市场风险测量时，哪一个实证结果表现更好，模型更加稳健、适用范围也更加广泛，从而能够为金融机构或监管部门进行风险管理决策时提供基础性的帮助。