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自从JPMorgan公布了第一个定量计算VaR的模型(RiskMetrics)以后，VaR的计算方法得到了广泛地发展，VaR也成为了度量市场风险的重要工具。VaR测量在正常的市场条件下和给定的置信度内，某种金融资产(组合)在未来一段持有期内的最大损失。VaR的计算往往要涉及到收益率的波动率估计和标准化收益率的分位数估计。本文先简单介绍了目前主要的几种计算VaR的参数方法和非参数方法，然后在RiskMetrics的基础上引入了一种波动率的半参数估计模型。同时，我们还讨论了一种通过最小化偏离误差来估计分位数的非参数方法。实证分析的结果表明，波动率的半参数估计方法和分位数的非参数估计方法对市场的动态变化具有很强的适应性。最后，我们将波动率的半参数估计方法和分位数的非参数估计方法相结合产生了计算VaR的方法，并与RiskMetrics以及其他几种方法进行了实证比较。对国际金融市场的四个指数：纳斯达克指数(NASDAQ)、法国指数(CAC)、香港恒生指数(HSI)、标准普尔500(S&P500)的日收益率数据实证分析的结果支持这样的VaR计算方法。