在金融投资领域，风险永远是一个亘古不变的主题词，但在风险测度方面则发生了翻天覆地的变化。从马克维兹的资产组合投资理论到APT套利定价原理，传统的金融风险测度理论奠定了现代金融投资理论的发展基石，但是随着金融投资品种的不断创新以及全球日益紧密的金融市场联系，各种风险开始相互交织，传统的方差、贝塔系数等风险度量方法在当今时代已经无法适应。20世纪90年代由三十国集团和J.P.Morgan风险管理人员提出在险价值概念后，VaR便开始走上历史舞台，并被广泛应用于金融风险的测度和管理中，也为日后的金融风险实践产生了革命性的影响。　　 但是传统的VaR度量方法存在过分依赖于收益率独立同正态分布的假设，对通常收益率时间序列存在的尖峰厚尾特性以及波动的时变性欠缺考虑，因此我们需要用学生t分布或广义误差分布Ged来拟合收益率的尖峰厚尾性，再用具有条件异方差特性的Garch族模型取代无条件方差来估计VaR，这两方面对改进风险模型，提高测算精度起了重要作用。本文详细介绍了VaR的计算方法、Garch族模型的理论发展体系;在实证分析部分文依次进行数据统计特性的检验，在一定的置信水平下用相对合适的Aparch模型求得VaR值并进行返回检验，检验结果发现基于条件异方差计算的实际损失溢出率大于置信水平，表明在过去的股市波动较大的两三年里，只考虑市场风险难以全面覆盖股市的整体风险。　　 股票市场的总体风险主要分为资产价格波动引起的纯市场风险和市场交易量不足引起的流动性风险，单纯的考虑市场风险会导致风险被低估而造成损失。鉴于VaR-Garch模型主要适用于衡量市场风险，而对于流动性风险等市场风险难以反映，本文引入了基于相对价差理论计算流动性风险的BDSS模型，该模型核心是在VaR基础上植入价差风险来拟合股市的流动性风险，我们对模型加以修整并作了拆分归类，在结合VaR-Garch族模型的基础上计算出我国股票市场单日的最大流动性风险价值，以使风险估计更加充分，最终让投资时资产配置更加合理。我们在后验测试中对比市场风险测度模型的溢出率，分析证明流动性风险测度模型基本能覆盖收益波动较大时的极值变化，从而能更加充分的估计股市整体风险;最后我们将流动性风险作为约束条件在资产配置方面加以应用，结论证明考虑流动性风险会导致资产组合的风险提高，并相应提高资产组合的收益率，其差额便为流动性风险溢价，该结论突出了流动性风险对资产定价及收益的重要影响;文章最后对我国股票市场流动性风险的来源做了简析，并提出了相关的管理对策和建议。