股票市场素有“国民经济的晴雨表”之称,其波动能够反映一个国家的经济社会发展状况。由于我国股票市场体制改革和监管等方面还不够完善,有很多需要改进的地方,整个市场中投资者投资行为的非理性因素也导致金融风险的增加。在此背景下,国内外著名学者都在研究如何进行风险管理。风险管理是根据市场上某些因素的改变来度量由此发生金融资产损失的可能性。因此,股票市场风险度量的研究对国家经济发展有着重要的作用和意义。本文采用了非线性GARCH族模型平均方法,将深证成指作为研究对象,对我国股票市场风险展开了实证研究。首先介绍了非线性GARCH族模型平均、VaR和CVaR方法的基础理论,然后对深证成指的日对数收益率序列作出了描述性统计分析,随后采用AIC、BIC模型选择方法与非线性GARCH族模型平均方法对波动率进行估计,利用五分钟高频数据计算已实现波动率,将估计结果与已实现波动率进行对比,最后利用模型平均方法计算VaR和CVaR值。从实证分析中可以得出如下结论:（1）对深证成指日对数收益率序列进行了描述性统计分析,发现其存在尖峰厚尾、波动聚集性、非对称性等特征,进而在标准正态分布、t分布和GED分布下分别构建了非线性GARCH（1,1）模型、EGARCH（1,1）模型和TGARCH（1,1）模型,并用这三种模型作为备选模型进行平均,根据模型选择和模型平均估计的结果可知,在横向对比下,模型平均估计误差均最小,估计效果均最优,说明模型平均较模型选择方法更稳健;再纵向对比,比较三种分布下模型平均的估计效果,可得在GED分布下,估计的效果最好,说明基于GED分布比正态分布和t分布能更准确地刻画深证成指的波动特征。（2）在一定的置信水平和残差分布的条件下,利用模型平均方法来计算深证成指的VaR和CVaR值并进行比较,结果表明:第一,CVaR值较VaR值更大,说明CVaR方法度量风险范围较VaR方法更广;第二,基于t分布或GED分布比正态分布度量风险的效果更优;第三,随着置信水平的增大,风险计算结果越好。