金融风险是金融活动中存在的不确定性导致投资人蒙受损失的可能性.金融风险直接影响着现代经济生活的各个方面，对金融风险的定量研究可以使我们认识风险的本质，理解金融市场演化的机理，预测风险的变化，增强抵御风险的能力.VaR（VaR）是二十世纪九十年代发展起来的定量刻画市场风险的方法，在VaR估计方法中，有基于特定分布假设的参数法和非参数法.在研究市场整体特性和风险特征方面，分形理论和非线性动力学方法的引入有新的进展.该论文的工作就是在这些工作的基础上进行的，主要成果包括：（1）将EWMA方法应用于中国股市风险值的预测，分别估计出了上海股市和深圳股市的最优衰减因子，预测结果和实际收益率的对比与置信水平基本吻合.同时，提出了对参数估计的RMSE准则的改进准则PROB.在此基础上，给出了一种动态快速评估股票组合质押率的方法.（2）通过研究历史模拟法在应用中的优势和存在的问题，提出了一种新的VaR的预测方法——EDFMST方法，既保留了历史模拟法对收益率的分布不做任何假定的特点，又克服了历史模拟法对历史数据等权重、不能及时反映最新信息的不足，较好地解决了选择历史数据长度上的两难问题.EDFMST方法对历史数据的“发生频率”进行指数加权，给不同时期的数据以不同的权重，最新的数据具有最多的频率，指数递减.（3）针对金融市场存在短期相关性，我们在EDFMST方法中，引入了对短期趋势的预测.通过对上海和深圳两个市场的实证研究，得到了引入短期趋势的最佳时间的长度.（4）将股票市场看作一个复杂的交互作用的自适应性的系统，将分形、混沌的思想方法应用到中国股市的分析中.通过实证研究，得到上海股市和深圳股市的Hurst指数都大于0.5，反映这两个市场都不服从随机游动模型.（5）将股票市场作为动力学系统，从价格变量出发重构吸引子相空间.实证研究发现：上海股市的分形维是2.8，深圳股市的分形维是2.25，说明在建立这两个市场的动力学模型时至少需要3个独立的变量，为进一步建立其动力学模型奠定了基础.