沪深300股指期货于2010年4月16日在中国金融期货交易所上市交易，这标志着我国长期以来只能做多的“单边市”的终结。自上市以来，其交易规模逐年扩大，但快速发展的同时，也存在着一些突出的问题。如投资主体资格限制较多、保证金制度和交易制度与现货市场存在冲突、缺乏对期现两市联合操纵行为的识别及惩罚制度、套保机构参与度较低等。这些问题在一定程度上加大了股指期货市场的风险。加之股指期货的高杠杆性，对价格变化的敏感性，以及交易技巧的难度性等，使其风险较现货市场大大提高。因此对其进行准确的风险度量显得格外重要，必须采用科学合理的风险管理方法对其风险加以防范和控制。　　本文在相关文献研究的基础上，选取目前使用范围最广的VaR技术作为沪深300股指期货风险度量的基础，以沪深300股指期货的日数据及30分钟高频数据为研究对象，通过引入GARCH类模型，SGED分布来达到准确度量风险的目的。　　研究发现:(1)沪深300股指期货的收益分布具有尖峰、厚尾、有偏的特征，波动具有集聚性和杠杆效应。(2)在波动率估计方面，正态分布假设下的各模型拟合优度最差，t、GED、SGED分布假设下的各模型能够显著提高拟合优度，其中APARCH模型拟合效果优于GARCH模型，EGARCH模型则在一定程度上表现不足。(3)样本内预测与样本外预测差距较大，从VaR的t检验和Kupiec检验的综合表现来看，无论日数据还是30分钟数据下，EGARCH-M-GED均取得了最优的样本外预测效果。