股票市场的波动和风险分析一直是金融领域研究的热门之一，作为表征金融系统的重要的变量之一——股价，也一直是研究的重要对象。已有的理论一般都从收益率的时间序列入手，研究收益率的时间序列的分布和异方差情况。 影响股票价格变化的因素很多，除了受到自身的历史数据影响外，还要受到一些宏观因素、行业因素等外在因素的影响。正是在这样的基础上，我们假定不同股票之间的价格变化存在关联，我们称之为“空间”关联，以区别于传统的时间关联。运用的方法是随机矩阵理论，这是一种研究量子之间关联的方法。运用随机矩阵理论的方法，我们选取了沪深两地市场上具有代表性的556股票，通过对556只股票的收盘价的深入分析，得出了一些在传统方法所不曾看到的新的现象和结论，对于了解股市的内在结构，从更深的层次上了解和把握中国股市的特点和结构，具有很好的借鉴意义。 接着，我们又对表征A股市场的重要指数的收益和波动情况进行了实证分析。数据对象为1998-2004的上证综合指数和深证成份指数日收盘价序列。一是为了和随机矩阵理论所得出的“空间”关联的结果作对比，另一方面，也是为了后面进行风险管理的VaR分析做铺垫。 随着衍生产品的广泛使用和信息技术在金融交易中的广泛应用，传统的度量风险的方法已不能很好地刻画和管理金融系统的风险。在对A股市场的结构特征和波动情况进行了一定的分析的基础上，本文接着进行了A股市场的风险管理方法进行了探讨，主要分析了估计VaR的三类方法：非参数估计法、半参数估计法和参数估计法。并选取三类方法中具有代表性的方法进行了实证分析，结果表明历史模拟法和Garch方法的结果能够很好的估计A股市场的风险。 总的来说，本文通过对中国股市的空间维度和时间维度的关联性的分析，较好地把握了中国股市的内在结构。同时，在此基础上，讨论了控制风险的具体方法，并通过实证分析验证了各个方法的适用性。