保证金制度是期货市场最重要的风险控制制度之一，保证金作为投资者履约的信用保证，其水平是否合理对于保障期货交易的正常运作非常重要。保证金水平过低，期货价格波动幅度可能会很容易超过保证金水平，导致面临价格不利变动的一方违约可能性增加，影响投资者的信心，并会使交易所或经纪商面临很大的违约风险。而保证金水平过高也是不合适的，它会增加交易者的成本，降低期货市场参与者的交易意愿，影响期货的流动性。 我们采用VaR方法对期货保证金制度进行改进，通过估计单一合约和不同合约组合的VaR值来确定随市场波动情况下，既能控制违约风险又可以节约资金成本的合理的保证金水平。 由于金融时间序列的尖峰厚尾特征，传统的基于正态分布假设的VaR不仅会高估市场正常波动时的VaR值，而且无法对市场突然出现的极端情况进行风险控制。为此，我们引入极值理论对传统VaR方法进行改进。 金融时间序列间存在的非相关性，也是传统的基于方差-协方差的组合理论下线性相关系数无法准确度量的。为此，我们引入Copula函数，对金融时间序列间非线性的相关关系进行构建，改进传统的资产组合VaR估计方法。 本文的创新之处有两点，一是将利用ARMA-AGARCH模型捕获期货市场收益数据中的自相关和异方差现象，再利用极值理论对经过模型筛选过的残差进行极值分析，然后才采用POT模型对上海期货市场单一期货合约的VaR和ES(Expectedshortfall)置信区间进行计算；二是引入Copula函数，构建Copula-EVT模型，并运用MonteCarlo模拟生成组合收益序列，对不同期货合约组合的VaR进行了估计。