目前对中国股指期货的风险测量还处于起步阶段,由于数据的不足,对股指期货的风险测量有一定的困难。沪深300指数作为标的指数,数据量较大,可以通过对沪深300指数的风险测量来间接估计沪深300指数期货合约的风险。VaR是一种国际上广泛采用的市场风险测量工具,已经被众多金融机构广泛采用。本文采用VaR方法对沪深300指数的风险进行了一定的实证研究。本文主要对沪深300指数进行了以下三个方面的研究：对沪深300样本数据从基本统计量、正态性、随机性、平稳性等几个方面进行检验。发现样本数据具有尖峰厚尾性质、自相关性和平稳性。采用历史模拟法、正态模型法、Laplace模型法、蒙塔卡洛模拟法和极值理论五种计算方法估计了沪深300指数的VaR。并在每一种方法中采用了不同的时间区间进行计算。Laplace模型法、极值理论方法是本文的特色和创新,以前使用这两种方法对VaR的研究较少。三、本文采用Kupiec统计量作为衡量模型效果的检验标准。通过对模型的检验,发现使用Laplace模型法、蒙塔卡洛模拟法和极值理论三种方法估计的VaR效果最好,正态模型法的效果最差;并且使用1-2年的数据进行建模比较合适,样本数据时间太长时建模效果并不好。