本文的研究内容为中国股票市场的非线性特征刻画。主要以上证综指为主来研究中国股票市场的波动性和风险性，从非线性模型的角度出发，给出中国股票市场的非线性刻画，并在此基础上研究中国股票市场的VaR风险管理问题。全文共分为五章:在第一章，我们简单介绍研究背景和研究现状。第二章作为预备知识，主要介绍了两个熟悉的模型(ARCH模型和GARCH模型)，以及相关VaR知识。然而，由于实际金融市场中收益率的厚尾性会导致VaR对风险的低估，因此在接下来的第三章，我们引入了带厚尾新息的非线性自回归函数型条件异力一差(NARFCH)模型来刻画厚尾性，并介绍了相关厚尾指数的估计力一法。而在文中的第四章，我们对所引入的模型做了数值模拟和对中国股市做了实证分析。我们得出在95%的置信水平下，即使新息是服从学生一t分布的AR-GARCH模型，对风险价值的估计也是低估的，进而我们用AR-NARFCH模型来对风险价值进行估计，发现在-y = 1 /2，且新息服从标准学生一t分布时，模型虽能覆盖实际损失，但是在自由度为3-5之间，模型却过于保守，而在自由度为6时则能比较接近。进一步，为了能更好地度量风险，管理风险，我们对收益序列的尾部进行研究。通过Sum-plot力一法，我们比较准确的估计了上证综指股指收益率的尾部指数，得到其是右偏的，尾部指数约为3，从而可以用比正态分布具有更厚尾的t(3)分布来拟合收益率。在最后一章，我们讨论了模型所存在的问题以及有待改进的地力一。