金融是现代经济的核心,金融市场是整个市场经济体系的动脉。而金融本身的高风险性以及金融危机的多米诺骨牌效应,使得金融体系的安全、高效、稳健运行对经济全局的稳定和发展至关重要。自上个世纪70年代以来,经济全球化、放松管制浪潮和金融自由化、金融信息技术的发展、金融创新等因素导致全球金融市场发生着深刻的变化,金融风险变得越来越复杂,对一国经济乃至全球经济稳定构成了严重威胁。因此以现代金融理论和金融工程技术为核心的金融风险管理理论成为了金融机构、市场监管机构以及学术界的研究热点。风险管理的基础和核心是对风险的定量分析和评估,即风险度量。任何投资产品的销售,都必须合理的量化潜在的风险,从而使得投资者能够判断该产品是否符合自己的风险偏好。而目前在金融市场上主要的风险度量方法包括四种方法：名义价值方法、灵敏度分析、基于损失分布的风险度量和压力测试。而这些方法都有优缺点和使用范围。但是基于损失分布的风险度量的方法是目前金融市场风险度量的主流方法,包括方差、标准差、VaR、条件VaR等。风险价值(Value at Risk,以下简称VaR),是目前全球市场风险管理和金融监管的主流方法,它被用来度量某个金融资产或投资组合在一定持有期内和给定置信水平下的最大可能损失,能够全面的反映金融资产或投资组合所面临市场风险的大小,克服了传统风险度量工具只能针对特定的金融工具或在特定范围能使用,从而不能综合反映风险的局限。G-30小组、国际掉期交易商协会、国际清算银行和巴塞尔银行监管委员会等金融监管机构和金融协会一致推荐VaR为市场风险度量的标准方法。相比传统的风险度量工具,风险价值(Value at Riks)具有很大的优势。主要表现在：第一,VaR可以度量不同市场因子、不同金融工具构成的复杂证券组合和不同业务部门的总体市场风险暴露情况；第二,VaR的概念简单,为给定置信水平下,投资组合在未来可能遭受的最大损失,这在直觉上容易被市场参与者与监管部门所理解；第三,VaR充分考虑了不同资产价格之间的相关性,这可以体现出投资组合分散化对降低风险的贡献；第四,适合监管部门进行金融风险监管。关于VaR方法的理论研究,主要包括以下几个方面：一是对如何准确的刻画损失分布非对称和厚尾特征,以提高VaR建模的准确性；二是如何在众多的VaR估计方法中选择合适的方法,因为实证研究表明不同的VaR估计方法导致的风险值差异会很大；三是VaR的评价体系的建立,到目前为止没有一个统一而标准的VaR评价体系,而如何正确的判断VaR模型的准确性是基于VaR方法风险管理的关键。四是对于非椭圆分布,VaR不满次可加性,不是一个一致性风险度量,因此如何改进VaR模型和寻找替代方法是目前的研究热点。VaR模型本身是一个统计模型,因此其性质依赖于估计的准确性。一般而言,金融资产收益率存在非对称性和厚尾两个特征。因此就VaR的参数估计而言,选择合适的概率分布函数和波动模型来刻画这两种特征对于VaR模型的有效性就非常关键。本文主要考虑VaR参数估计方法的波动性方法,引入波动性方法能够估计到投资组合损失的条件分布,从而实现对VaR的动态建模。标准的GARCH模型对于估计参数有非负的约束,即其不区分价格冲击的正负区别,无法度量杠杆效应。因此本文引入一种非对称性GARCH模型——GJR模型来解决这一问题。GJR模型在对条件方差的估计上引入一个虚拟变量以来判断不同的价格冲击对波动的影响,从而能够实现对非对称性的度量。考虑到金融资产的损失分布一般较正态分布具有两个特征：尖峰厚尾和非对称性。因此在GARCH族模型的建立过程中,本文考虑两种在文献中比较常用到的厚尾分布：t分布和广义误差分布(GED)。