伴随着金融工具的创新和金融市场的发展，金融风险管理成为金融机构和金融监管当局关心的核心问题。很多学者和实务工作者对金融风险尤其是金融市场风险管理技术进行了研究并形成了丰富的成果，从传统的名义法、灵敏度法到目前的基于统计理论的风险价值(VaR)方法，大多都是基于金融市场有效性或金融资产价格服从几何布朗运动的假设。随着金融实际研究的不断深入，特别是近年来重大金融风险突发事件的发生以及金融变革中的诸多问题，我们已经发现对金融市场资产价格建立的基于几何布朗运动或正态分布的马尔科夫链过程模型已不能完全适应现代金融市场的变化。近来的经验研究表明:在刻画资产价格波动上，几何布朗运动的假设与实际还存在较大偏差。主要表现为:(1)资产价格在变化过程中，存在跳跃，可能蕴涵了某种重要的经济现象;(2)资产收益分布可能具有非对称、尖峰厚尾特征。　　1976年，Merton首次建立了标的资产价格的跳扩散模型，且在非系统跳风险、跳跃大小分布为正态的假设条件下研究了期权定价问题。至此在Merton工作之后，许多学者进行了广泛研究，取得了丰富的研究成果。在2002年，Kou提出了双指数跳扩散模型，该模型最主要的特点就是能刻画资产价格的跳跃扩散随机过程，并产生一个尖峰厚尾分布，很好的刻画资产价格的经验分布特征。　　本文利用求解随机微分方程方法重新推导了Kou提出了双指数跳扩散模型，并通过该模型建立起了资产收益率的动态方程。该模型是连续时间金融模型，本文利用Euler方法对模型离散化，对上海综合指数和深圳成份指数采用基于贝叶斯理论的MCMC方法估计了双指数跳扩散模型参数，模拟试验表明双指数跳扩散模型能够很好的体现资产收益的经验特征:尖峰厚尾特征。最后，利用蒙特卡洛模拟方法测度了上海综合指数和深圳成份指数市场风险，并与GARCH-VaR方法分析结果进行了比较。