VaR是风险估值模型(Value at Risk)的简称,是近年来国外兴起的一种金融风险管理工具,旨在估计给定金融产品或组合在未来资产价格波动下可能的或潜在的损失。VaR的概念虽然简单,但是它的度量是一个具有巨大挑战性的统计问题。针对VaR的测算,西方学者进行了深入的探讨。近些年来,国内学者们也开始引进VaR这一风险分析工具,并对有关的理论问题做了初步的探讨。在国内外学者的研究基础上,本文对VaR这种新兴的风险测量模型进行了全面而深入的阐述,并着重运用我国证券市场的有关数据对VaR风险测量模型在我国股票市场风险测量中的具体应用作了实证分析,旨在寻找一套符合我国国情的具有可操作性的证券市场风险测量体系,从而促进我国证券市场的健康发展。VaR是一种基础的金融风险管理工具。VaR的定义是在给定的置信水平和目标时段下预期的最大损失。本文将简单的介绍VaR的参数和非参数的五种估计方法及其在实践中的优势进行比较。然后,我们针对中国上海的股票交易市场指数对以上五种方法的统计效用进行了实证分析。接着,利用本文所选择的VaR方法对上海市场指数中的两个股票组合进行了预测和检验。最后,我们得出历史模拟法总是得到最好的预测检验结果。但是在波动性模型的基础上,我们需要对参数方法做出更好的改进。