期货市场，作为我国金融市场的重要组成部分，在国家的重视和政策支持下，从2003年开始逐渐进入快车道。近几年，我国期货市场的结构日趋完善，期货市场的规则日渐臻密，期货市场的监管日益规范，期货市场的品种日趋复杂，这些都意味着期货市场对风险控制的要求愈发严格。鉴于此，本文选取了中国期货市场的风险控制为研究主题，将当今国际上金融风险管理的主流方法之一VaR(Value at Risk，译为风险价值法)引入我国的期货市场。　　 本文将基于GACH族模型的VaR方法引入我国期货市场，试图找出适合我国期货市场的风险度量模型，以实现对期货市场风险较为准确的预测。在样本的选取上，本文从上海期货交易所的期货品种中选择了交易活跃、极具有代表性的金属铜期货作为研究对象。在对铜期货的日收益率序列分布分别作正态分布、t分布和广义误差分布(GED--generallzed error distribution)的假设基础上，采用GARCH模型和APARCH模型度量了沪铜期货的风险价值vaR。通过Kupiec有效性检验，分别在90％，95％和99％的置信水平下，验证了六个模型对VaR估计的有效性，并得出基于GED分布的APARCH模型对期货市场风险进行度量，能取得较好的效果之结论。　　 本文共分为六章。第一章阐述了选题的背景和意义，以及国内外研究现状；第二章对期货市场的风险进行了界定，包括风险的内涵、分类以及测量方法；第三章和第四章分别介绍了VaR模型和GARCH族模型，并且建立了用于期货市场风险度量的基于GARCH族的VaR模型；第五章利用基于正态分布、t分布和GED分布的GARCH族模型度量出我国沪铜期货的VaR，最后对模型进行了有效性检验；第六章探讨了VaR方法在我国期货市场的具体应用及存在的问题，最后针对我国的期货市场提出了风险管理与控制的若干政策建议。　　 通过对沪铜期货的实证分析，得到以下结论：　　 1.上海期货交易所的铜期货合约的价格收益率序列具有尖峰厚尾的特性，并且存在明显的杠杆效应。　　 2.无论期货空头还是多头，基于GED分布的APARCH模型的VaR计算结果要优于基于正态分布和t分布的计算结果。同时，APARCH模型下的VaR计算结果均要优于GARCH模型下的VaR计算结果。　　 3.对我国沪铜期货市场而言，利用基于GED分布的APARCH模型对期货市场风险进行度量，能取得较好的效果。在我国的期货市场上，针对不同的品种，采用此种方法可以找到与之相适应的风险度量模型，实现对风险较为准确的预测。　　 本文的创新在于：1.尝试将GARCH族模型中的GARCH模型和APARCH模型应用于我国期货市场；2.在正态分布、t分布和广义误差分布的假设基础上，对GARCH模型和APARCH模型的有效性进行了实证比较，得出利用基于广义误差分布的APARCH模型度量期货市场的风险更有效的重要结论；3.技术细节更加严谨。考虑到监管当局的监管成本，在VaR置信水平的选择方面，分别选取90％、95％及99％三个水平进行Kupiec有效性检验；选取最活跃合约来构造沪铜连续期货价格的合约数据，以持仓量、同时结合交易量来判断主力月份合约。