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股指期货是一种风险较高的金融衍生产品,而随着沪深300股指期货正式推出日的临近,对中国股指期货收益风险度量的研究显得日益重要和紧迫。因H股指数期货是一个成功的关于中国内地股票概念的金融衍生品种,对其交易风险度量的研究将对沪深300股指期货的风险管理工作有着重要的借鉴意义。故本文选取了2004年1月26日—2009年1月23日的港交所H股指数期货收盘价共计1230个数据为实证载体,采用目前国际上常用的VaR值作为风险度量依据。风险值VaR的定义是一段时期内,一定置信水平下,当市场发生最坏状况时,某项金融资产的最大可能损失金额,其本质上是一定分布下某个置信水平下的分位点,而CVaR值与VaR值相比,它不是损失分布上单一的分位点,而是尾部损失的平均值。计算VaR的方法主要分为参数方法和非参数方法两大体系,但本文是分别采用了参数方法体系中的基于GARCH族模型残差不同分布方法和GARCH族模型与极值理论组合方法(EVT-GARCH)计算H股指数期货收益波动的VaR值,但由于VaR具备不相容的缺陷,故本文又进一步采用该两种方法计算出其CVaR值。实证结果表明,H股指数期货收益率波动序列具有显著的集聚性、尖峰厚尾性及非对称性;基于GARCH族模型残差不同分布方法和GARCH族模型与极值理论组合方法在计算VaR值时候,整体上都是可行的,但前者优于后者;同时还发现极值理论方法计算VaR和CVaR值时,存在严重依赖阀值的缺陷;综合比较后,我们得出基于广义误差分布的PARCH模型(GED-PARCH)无论在计算VaR值还是CVaR值方面都是最优的重要结论;最后,本文在所得最优模型GED-PARCH的基础上,采用静态预测方法给出了未来1天(2009年1月24日)的VaR值和CVaR值的预测,从而为VaR值和CVaR值风险测度方法提供了更具体的实现说明。