我国股指期货市场起步较晚,尚处于初步发展阶段,期货合约价格极易受到外部信息的冲击而发生非连续的跳跃。然而常用的GARCH族模型都是假定金融资产的价格是连续的,不能捕捉期货的跳跃特征。故本文运用沪深300指数期货2010年4月16日到2017年10月31日的5分钟高频数据,通过构建9种普通GARCH模型和4种跳跃GARCH模型,对期货市场的波动率进行估计。估计结果发现GARCH族模型可以很好的刻画股指期货的自相关性、条件异方差性,但是只有跳跃GARCH能够在此基础上同时刻画出期货价格的动态跳跃性,较好的结合了GARCH效应和跳跃特征。同时跳跃模型的结果还表明,期货合约的跳跃强度（次数）同样也具有聚集性和持续性,期货的跳跃强度主要是受到前一期的跳跃强度的显著影响,同时也会受到跳跃强度误差的细微影响。跳跃幅度的大小对正向跳跃和负向跳跃的反应是非对称的,正向跳跃对幅度的值影响较负向大,跳跃幅度的波动则主要是受期货波动率的正向影响。本文同时采用七种统计量（MSE、MAD、QLIKE、HMSE）对上述模型估计结果进行检验,结果表明跳跃GARCH模型的拟合效果普遍优于GARCH族模型,在跳跃GARCH模型中,拓展的ARJI-R~2-GARCH和ARJI-ht-GARCH能够最优的对波动率进行估计。在选择出最优模型的基础上,我们结合Va R的风险度量方法,对我国期货市场的5分钟Va R进行估计,并将其他模型的估计结果与其对比。结果发现,GARCH族模型对Va R容易产生高估,从而导致投资者选择过于保守的投资策略,而跳跃GARCH不但能够较好的估计出符合实际的Va R波动曲线,还能较为适中的估计出Va R值。最后根据以上结论,本文给政府和相关部门、金融机构、风险管理者和投资者都提出了相应的参考意见。本文的贡献主要是,采用时变跳跃的GARCH模型对我国期货市场价格进行估计,并采用7种统计指标综合对模型估计结果进行评估,最后选择最优的模型,运用流行的在险价值法（Va R）,测算期货市场的市场风险。这不仅有利于当前我们深入了解中国期货市场的金融风险,同时也能够为政府对于期货市场的金融风险展开工作提供重要的理论基础和借鉴。