经济全球化趋势使国与国之间的贸易往来日益频繁,中国与美国作为世界上两个贸易关系十分紧密的超级大国,因贸易战争的影响必然会对金融股票市场产生影响。由于金融资产一般呈现尖峰后尾,非对称性等特征,贸易战争又必然使统计特征更加复杂,本文分别选取了中国与美国具有代表意义的股市即上证指数以及道琼斯指数通过对中美贸易战前和中美贸易战后上证指数和道琼斯指数收益率综合统计特征的描述,得出了中美贸易战使得两国经济都会遭受损失的初步判断。在此基础上,通过调整不同阶数的GARCH模型并基于AIC准则以及SC准则选择GARCH(1,1)进行建模,考虑到GARCH系数与ARCH系数之和逼近于1不利于模型的稳定性,引出IGARCH(1,1)模型作为建模补充。基于均值方程以及波动方程预测的条件方差求出对应模型风险序列VaR,通过风险对比得出了中美贸易战争增大了中美两国绝对的金融风险,从总体风险均值大小来看,中国面临的金融风险大于美国,但从相对风险来看,正是由于中美贸易战争使得上证指数VaR由中美贸易战前一直大于道琼斯指数VaR的局面进展到局部性小于道琼斯指数VaR以及到最后显著低于道琼斯指数VaR且上证指数VaR持续下降,道琼斯指数VaR持续上升。最后,针对GARCH(1,1)模型以及IGARCH(1,1)模型VaR准确性检验,得出了IGARCH(1,1)相比GARCH(1,1)提升了模型稳定性,但在风险测度VaR的准确度上却不及GARCH(1,1)模型的结论。