在证券市场中,对数收益率是研究金融资产或投资组合的投资行为和风险管理的一个重要指标。在证券风险管理中,证券投资组合的对数收益率的风险价值VaR(Value at Risk)和条件风险价值CVaR(Conditional Value at Risk)都是用来刻画投资风险的。VaR是度量市场风险的一种普遍使用的工具,可以看作市场风险度量的基石,它能够方便简洁地度量金融机构招致的市场风险水平,得到了金融监管者和参与者越来越多的应用。在VaR计算中,金融数据收益率序列的分布至关重要。为了理论研究的需要,人们常假设证券指数对数收益率是服从正态分布的。然而有许多研究发现证券市场的对数收益率并不服从正态分布,而是具有尖峰、厚尾、偏斜等特点,这就使得假设存在很大的误差,包括参数估计也存在偏差。对于对数收益率的真实分布情况,研究者尝试用偏斜分布去拟合真实的对数收益率分布,其中包括偏斜logistic分布、偏斜t分布、偏斜正态分布等。但当前对于证券各行业的分布情况研究甚少,也没有使用多种方法去估计风险值,使得研究存在局限性。本文对2014年申万行业股票分类中的全部18个行业周对数收益率数据进行实证检验与分析,探索各行业的股票周对数收益率的具体分布特征,并利用参数和非参数方法估计行业风险。本文得出以下结论:(1)申万证券不同行业对数收益率的实际分布不尽相同,本文对各行业是否属于偏斜logistic分布、偏斜t分布和广义偏斜正态分布进行了检验;(2)当今社会一些热门的行业,如房地产,风险会比较大,而随着社会经济的发展、人们物质生活水平的提高,住宿和餐饮业风险相对会比较低,说明股市顺应了社会发展的潮流,也真正体现了社会的动态:(3)参数估计和非参数估计(次序统计量取整法、核密度估计法)得到的风险图趋势是相似的,随着p值的增大,风险变化量越来越小,即图形有变缓的趋势;风险较高者和风险较低者也是相似的,说明对于描述风险趋势,三种估计方法都有效,但在数值上是有差异的,也存在着误差。故在风险估计中可以使用参数估计或非参数估计中的一种来得到风险的大致趋势,但不同情形下使用的估计方法也不相同,综合使用三种方法可以提高风险估计的准确性。