我国股票市场与期货市场目前正处于不断发展的过程中,由于各种制度建设还不完善,市场的投机氛围也比较浓厚,导致系统风险相对欧美国家偏高,因而投资者亟需一个规避系统风险的工具。随着金融自由化和资本市场一体化的发展,全球的资本市场得到迅速的发展,资本市场参与者对金融衍生产品的研发也在不断加剧,其中主要的金融衍生工具就是股指期货。正因为经济的发展和金融市场的繁荣,机构投资者的数量与规模发展迅猛,这使得利用股指期货进行套利和套期保值的交易行为日趋频繁,在此背景下,股指期货的交易规模迅速膨胀。在国内,我国的股市规模也不断扩大,机构投资者的数量也在日趋增多,市场对风险管理的要求日益迫切。2010年4月16日,我国金融期货交易所正式推出了沪深300指数股指期货合约,随着股指期货市场的不断发展,股指期货市场逐渐成熟。我国股指期货的出现使金融产品的种类得到了丰富,促进了金融资本市场的流动性和稳定性；股指期货的上市弥补了我国股票市场传统的做空机制的不足,既为投资者提供了规避风险的工具,又对价值投资起到正面的激励作用。然而,股指期货具有较高的杠杆比率,它在成倍地放大收益的同时,也抬高了风险,从形式上看股指期货市场成功地将股票市场的风险转移出去,但究其实质,这种风险并没有从市场上彻底消除。因此,目前如何精确测度出我国股指期货市场的风险已成为一个很有意义的话题。这为我国广大投资者管理和防范风险提供了有效的手段。对于金融市场风险的测度,1993年提出的VaR方法因其克服了传统风险度量方法的局限,受到了普遍的应用,随着VaR方法不断地改进,目前它已经成为了全世界的金融机构和非金融机构测度金融市场风险最普遍的方法。但是它最大的缺陷就是依赖收益率服从正态分布,没有考虑时间序列存在的“尖峰厚尾”特性,不满足风险测度一致性的标准。然而,相对于VaR来说,期望损失(Expected Shortfall)弥补了VaR方法存在的不足,ES不仅仅是一致性的风险测度方法,而且它不只是依赖于正态分布,甚至能够测度出实际损失高于VaR值的期望损失值。因此,本文使用期望损失(ES)的方法来测度我国股指期货市场中存在的风险。本文结合我国股指期货本身所具有的“杠杆效应、跨期性”等特点导致市场存在的较高风险,概述了股指期货风险测度方法的选择,介绍了非对称Laplace分布及GARCH模型,基于非对称Laplace分布的极大似然估计,以及基于GARCH模型的ES计算公式。实证研究部分,选取了我国股指期货市场(沪深300股指期货)从2010年4月16日到2012年12月4日的642个(扣除节假日)交易日的日收盘价格作为原始数据,选用了对数日收益率作为分析指标。首先,对对数日收益率序列的数据分布特征进行分析,分析表明：我国股指期货的日收益率序列具有较为明显的“尖峰厚尾”、左偏、波动聚集性、平稳等特征；其次,对对数日收益率序列的残差进行ARCH效应检验,检验出了存在ARCH效应,于是运用GARCH模型对序列的残差进行拟合；然后,根据GARCH模型拟合得出的波动率序列代入ES的计算公式中,以此来测度我国股指期货市场的风险；最后对基于非对称Laplace分布和GARCH模型的ES方法进行有效性检验,进一步得出本文的结论：ES方法能够很准确地测度我国股指期货市场中的风险。根据本文的结论对我国股指期货市场风险的ES测度提出了相关的应用展望。