风险问题一直是金融领域最为关心的问题。股票风险给股票市场有很大影响。因此大家应当规避风险保持股票市场的稳定发展。在险价值(Value at Risk即VaR)方法是上世纪90年代以后发展起来的一种新型风险管理工具,相比于我国现在采用的传统的资产负债管理和资金定价模型等方法,它不仅具有简单易操作和应用范围广的特点,更具有很高的实用价值。我国如今关于VaR方法的运用尚且处于摸索和运用的初级阶段,计算VaR的方法层出不断。但是运用不同方法所计算出的VaR值经常会有很大的差别。GARCH模型(也称为广义自回归条件异方差模型)是为了方便处理金融数据而由相关人员专门设计出的条件异方差模型,同时这个模型还能够满足对股市收益进行波动性的分析。GARCH模型是ARCH模型(自回归条件异方差模型)的推广形式,同时它也能展现资产收益率的波动过程。本篇论文为了完成研究运用了理论分析与实证分析相结合的方法。首先是提出了本文研究问题的背景及研究的意义,而后是VaR理论研究的发展过程以及当前的发展水平。着重介绍了在险价值(VaR)的定义,原理以及它的计算方法,还有几种常用的GARCH模型在VAR计算中的应用,包含了GARCH、EGARCH、PARCH等模型,还有VaR计算结果的准确性检验,而且对三种最基本的计算方法进行了优势比较,以及进行估算的方法。在实证分析部分,样本选取为上证与深证2008年1月2日至2016年12月30日每日的收盘价。运用前一部分所表述的模型,着重分析这些模型在不同置信水平以及分布假设下的适用性。其不仅如此,还针对每种模型分别采用了正态分布、t分布以及GED分布下的假设,我们将置信水平设置为95%和99%。本文运用GARCH、EGARCH、PARCH等模型分别对上证综合指数与深证成分指数的风险进行了真实数据度量分析研究。文中所用的判断模型是否适用的方法是Kupiec的失败频率检验法。本文最后总结了对上证综合指数与深证成分指数运用真实数据实证分析后所得的结论,以及根据相应的结论和未完成的任务提出了本篇论文的欠缺之处。