在经济飞速发展的今天，越来越多的金融衍生品和金融工具出现，金融市场对风险研究的要求也越来越高。风险度量是风险管理中的关键环节，其度量方法也在不断地改进和创新。VaR（Value at Risk）方法是度量金融风险的有效方法之一，在国内外金融机构中广泛应用，这一方法在某种程度上弥补了许多风险度量方法的不足。本文从金融市场风险的理论框架出发，就风险度量法中的VaR方法进行详细介绍，概述了VaR方法的基本原理、特点和计算步骤，详述了三种主要计算方法，并对VaR方法进行了评价分析。而后介绍了GARCH模型和它的拓展模型，以及在模型中处理序列尖峰后尾问题的方法。在实证分析中，选择上证综指日对数收益率序列作为研究对象，根据收益率序列在正态分布、t-分布和GED分布三种假定下分别建立GARCH(1,1)、EGARCH(1,1)和PARCH(1,1)模型，并对模型进行检验比较，得到合理结果。选择GED分布假设下的GARCH(1,1)、EGARCH(1,1)和PARCH(1,1)模型，分别计算不同置信水平下的VaR值，运用Kupiec-失败频率检验法对模型进行检验。最终得出结论，在GED分布假设下的GARCH(1,1)模型是度量上证综指收益率风险的最优模型。