设立股指期货最重要的目的就是规避金融市场中的系统性风险,相对于非系统性风险而言,其只能避免不能消除.由于股指期货的高杠杆性,投资者如何加强风险控制,政府监管部门如何加强风险监管,成为当前需要迫切解决的问题.风险管理在一定程度上可以大大减少损失的概率,好的风险管理还可以创造价值.传统的风险管理仅从某一个角度对风险进行度量,无法给出精确的资产价值的变化数值.VaR方法却在很大程度上弥补了传统风险管理的不足,并得到了推广和应用.但如何选取VaR方法才能准确、快速地测算出沪深300股指期货的风险是本文的难点和重点.本文的主要研究内容包括：(1)回顾国内外学者对VaR方法在股指期货风险管理运用研究成果的基础上,提出本文的研究方法、结构,并指出文章的创新与不足.(2)阐述VaR的原理和基本计算方法,针对股指期货分布的“厚尾不对称”现象,引入g-h分布,构建g-h分布的VaR模型.(3)通过准确性检验结果比较Delta正态法、历史模拟法、蒙特卡洛模拟法、基于g-h分布的VaR方法对股指期货风险度量的结果,得出最优方法.(4)分别向投资者、期货公司、监管部门等主体提出相关建议.本文的意义在于：(1)将风险管理的理论与我国的实际情况相结合,以真实的沪深300股指期货数据为研究对象,指出其收益分布存在“厚尾、不对称”特征,使研究实际操作更具现实意义.(2)针对“厚尾、不对称”现象引入g-h分布的VaR模型进行股指期货风险度量的实证研究,得出投资者在99.5%的置信水平下最大损失为7.45%.结合准确性检验,g-h分布的VaR法得出的结论最准确.