随着金融市场的完善,金融产品的种类不断增加。指数基金(ETF)作为一种成本低、流动性好、透明度高、交易机制灵活的开放式场内基金品种,也日渐引起学术界和业界的广泛关注。对ETF集成风险的研究既可以促进ETF体系的发展与完善,也能够为ETF投资管理提供决策支持。本文以中国证券市场ETF为研究对象,对其市场风险与流动性风险的集成风险进行度量,并对VaR值进行测度,使集成风险度量具有更现实的意义。本文在流动性溢价相关理论基础上对ETF市场风险及流动性风险的内涵进行了界定,同时确定了风险因子度量方法。本文将截至2010年6月30日在上海和深圳证券交易所公开发行的9只ETF开放式基金作为研究样本,通过对ETF市场风险及流动性风险时间序列进行自相关检验、ARCH LM检验及拟合优度检验,应用GARCH(1, 1)和GARCH(1, 1)-t模型对风险边缘分布进行建模,应用Gumbel Copula, Clayton Copula和Frank Copula三个函数分别对ETF市场风险与流动性风险的相关关系进行描述。在确定风险边缘分布和Copula函数之后,本文通过蒙特卡罗模拟与Copula函数相结合的方法,对ETF集成风险的VaR值进行了度量。结果表明,上证央企ETF、上证红利ETF和上证超大ETF的成交量、成交额和换手率均较高,ETF交易相对活跃,具有较强的变现能力,其流动性风险较小,所以VaR值呈负值的状态。公司治理ETF和深证成份ETF的成交量、成交额及换手率均较低,流动性不强,不容易变现,具有相对较高的风险,因此集成风险VaR值也较高,即意味着有着相对较高的潜在资产损失的可能。ETF所代表的不同的指数投资主题是导致VaR值产生差异的重要原因。