互联网已经全面、深入地渗透并深刻影响和改变着经济社会发展各领域,互联网与金融的有机结合催生了满足群众财富保值增值需求和弱势群体融资需求的互联网金融。由于互联网金融法律法规不够健全,也没有建立适应互联网金融特点的风险防范和监管体系,互联网金融行业各种风险问题日益凸显出来。加强风险防范和监管成为了促进互联网金融持续健康发展和保持金融体系安全稳定的现实需要。本文通过对互联网金融市场风险的各种测量方法进行系统的分析和研究,最终选定了VaR(Value at Risk)和CVaR方法作为本文的研究方法。该文着重介绍了VaR和CVaR模型的基本原理以及VaR和CVaR的计算方法,并以2014年至2016年上证综合指数和深圳成份指数为研究对象,利用VaR和CVaR方法对我国互联网金融市场风险进行了实证分析。实证检验取得了较好的效果。本文在互联网金融市场较充分的数据基础上,通过Eviews统计分析软件和计量经济学方法进行处理,实证分析结果得出:互联网金融市场指数收益率序列分布具有尖峰厚尾的特点,并且具有明显的GARCH效应和杠杆效应,其波动具有聚集性和时变性(条件异方差性);基于正态分布的VaR估计可能会低估风险,基于GARCH-M模型t分布的CVaR估计可能会高估风险,基于GARCH模型t分布的CVaR估计的结果较准确。实证研究表明,GARCH族模型能够很好地刻画收益率序列残差项的异方差性,选用GARCH族模型能够比较有效的进行VaR和CVaR的估计,从而进行证券市场的风险测量。文章最后针对各市场参与方提出了相关的风险管理建议。