在刚刚过去的2007年,我国股票市场经历了一次波澜壮阔的发展大潮,10月16日上证指数达到最高6124.04点,年度涨幅达98.5%,但11月份,大盘却又下跌1082.99点,跌幅高达18.19%,成为1995年以来单月最大跌幅。这种暴涨暴跌的现象表明了我国股票市场存在的巨大风险,有效防范和控制风险追在眉睫。本文对我国股票市场的风险用量化模型的方式进行度量,可为证券投资者及监管者分析、防范和化解市场风险提供依据。现实生活中,金融时间序列通常表现出条件均值和条件方差都具有不同的状态水平,因此本文考虑基于离散马尔可夫过程的体制转换模型对我国股票市场风险进行度量。在前人研究的简单体制转换模型和体制转换ARCH模型的基础上,本文提出了转换体制ARCH-M模型,给出了模型的参数估计方法,并利用我国股票市场中的上证综合指数和深证综合指数日收益率数据分别进行了实证分析,说明了相应的模型在估算VaR中的实际应用,给出了三种模型在不同置信度下的VaR,同时对VaR结果进行了返回检验,证明了体制转换ARCH-M模型在估算我国股票市场风险时的可行性和有效性。