股票市场作为金融市场的重要部分,其较大的波动性和交易量使其成为风险管理的主体。中国的股票市场正处于摸索阶段,仍存在着市场风险管理的方法和技术比较落后、市场风险信息披露制度不健全、风险管理体系不够完善等缺陷和不足。如何对股票市场进行有效的计量和管理,是市场各方面必须面对的重要课题。风险价值VaR模型作为目前度量风险的主流方法之一在20世纪90年代的迅速发展,使得各种金融工具和不同的市场风险获得了统一衡量和综合管理。VaR模型成为市场风险管理的一种共同标准,这种影响和变化甚至被称为风险管理的VaR革命。本文在国内外学者的研究基础上,首先简单介绍了金融风险管理的理论基础及VaR的传统计算方法的优缺点,并指出了VaR应用于中国股票市场的必要性。其次运用q-微积分的理论知识推导出相应的部分q-统计分布(q-正态分布、q-指数分布、q-均匀分布)的密度函数和部分特征数(数学期望、方差、k阶矩),将q-正态分布应用于以上证指数1A0001的原始数据为样本数据的VaR值的估计计算中,指出了该统计分布的实用性,进一步证明了上证指数1A0001的口对数收益率服从此q-正态分布；最后将计算的VaR值与Tsallisq’-标准正态分布计算出的VaR值进行比较,说明了q-正态分布和适用于此样本数据。研究表明,q-正态分布能够更好的描述股票收益率的特征,并且适应于VaR值的估计中,更好的解决了股票收益率的“厚尾”特征并提高了精确度。