VaR是现代投资风险评估的主要工具。传统VaR研究的核心是寻找收益率的分布,大多采用时间序列建模的方法最大限度的挖掘收益率序列中的信息。而本文由于认为价格水平会对收益率的分布有所影响,故在收益率建模中引入了价格水平。在基于郑糖合约的期价风险研究中,由于价格序列非平稳,价格绝对值不能反映其偏离波动轴心的距离,故引入乖离率指标反映价格水平来参与收益率的建模,经过分析比较,得出乖离率参数取6的时候,所建立模型的残差的标准差最小。然后,在选择乖离率参数取6的情况下,对所有郑糖合约进行期价风险建模,结果显示,乖离率的引进能够很好解释收益率中的信息,建立的模型基本上都不存在异方差效应,简单且高效。在基于沪铜合约的套利风险研究中,由于价格序列平稳非正态,故分别采用比价套利和差价套利两种方法。在比价套利中,主要通过建立合约价格之间的回归模型,依据比价模型的价差滞后项,建立收益系列的动态条件正态分布,进而求得VaR。通过对所有沪铜合约建立比价套利模型后发现,基于价格条件的收益分布能够很好地预测出VaR值,所建立的模型不存在异方差性。然后,根据所建立的模型对所有套利合约的VaR的测度值进行有效性评价。同时,采用风险衡量指标对所有套利合约的投资价值进行了衡量。在差价套利中,对所有合约的价差进行分析建模,主要采用平稳时间序列建模方法,发现差价套利模型能较好的依据其滞后价差,来使得收益序列服从动态条件正态分布来预测VaR。通过基于价格条件的比价套利和差价套利两种方法的对比,可知差价模型在投资头寸上简单易行,在跨期套利中应首选差价模型。在价格序列正态且平稳的套利风险研究时,根据有关文献提到的VaR计算公式来计算VaR。本文采用移动平均的方法,将μ、ρ和σ当成变量,价格均值、价格方差、自相关系数的计算采用某一时刻前n个价格样本,发现当n增大时,VaR不但高估了风险,而且失败率也明显增加。n取6的值,明显要好于n取12和24。在基于郑棉合约的套期保值风险研究中,传统OLS套期保值模型和单变量GARCH套期保值模型模型均不能通过参数检验,而误差修正模型由于现货与期货价格之间不存在协整关系也不适合,但是在引入现货与期货的基差的一阶滞后序列后,套期保值模型通过检验,且VaR预测效果良好。因此,上一期基差影响下一期期货价格变化和现货价格变化是客观存在的,这通过在模型中引入基差滞后一阶序列得到了证明。