风险是指未来收益的不确定性,金融风险是指金融变量的变动所引起的资产组合未来收益的不确定性。通常我们关注的是风险可能带来的损失,因此可以将风险的概念表述为“由于结果的不确定性而带来损失的可能性”。随着经济全球化以及金融市场一体化,金融市场变得愈加复杂。如何有效地管理金融风险是国内外金融理论界和实物界关注的重中之重。金融市场风险度量是度量由于市场因子的变化而致使金融资产产生的损失。金融风险度量是风险管理的核心部分。目前,金融市场风险度量的主流方法主要有：均值-方差分析、灵敏度方法、波动性方法、VaR方法、压力试验以及极值理论。研究表明,金融资产收益率的时间序列具有尖峰后尾的特性,其并不服从正态分布。为了正确估计金融风险,本文利用GARCH族模型,选取2004年1月2日至2013年12月31日的上证指数的日收盘价数据,比较分析了假设收益率序列服从正态分布、t分布以及GED分布下的GARCH基于族模型的CVaR以及VAR的计算方法,并且和传统的VaR方法进行比较,得到了以下结论：上海股票市场收益率具有尖峰后尾的特点,并且具有明显的GARCH效应。收益率序列基于GED分布下的VaR以及CVaR的计算结果要好于基于正态分布以及t分布的计算结果。这是由于正态分布的尾部较薄,随着置信水平的增加,基于正态分布的风险度量容易低估风险。而t分布的尾部太厚,会造成高估风险的后果。CVaR可以在VaR失效时比较准确的度量出极端损失,相对于VaR而言,CVaR是一种能覆盖更大范围尾部风险的风险测度指标。当金融资产收益率相关性不显著时,VaR及CVaR同时满足次可加性,但是CVaR使得次可加性的效果更为明显,可以更好的体现出风险分散化效应。本文的创新之处是将基于GARCH族模型下的CVaR以及VaR模型应用到我国金融市场的风险度量中(本文利用上证指数),辅以定性分析,对我国金融市场风险进行度量和研究。