近年来,风险管理正在进行变革,这一变革起源于 VaR--一种新型市场风险的度量尺度.在市场正常波动的情况下,VaR是给定的置信水平和目标时间段下预期在最坏情况下的损失.和传统的风险度量尺度相比较,VaR对投资组合提供了一种总损失.本文在大量的实证分析的基础上,比较各类型的VaR模型,得到如下结论:1、投资组合的收益率分布为正态时,使用Delta-正态方法最为便捷.2、如果所得到的数据量比较有限,就可以考虑使用Monte-Carlo模拟法,这种模型所依赖的历史数据比较少.3、在投资组合的收益率呈明显的非正态特性的情况下,如果管理者对精确度的要求不高,那么可以使用David.Li半参数法,因为这一方法只要通过计算峰度和偏度就能得到VaR值的上、下界了.4、当投资组合收益率的分布出现厚尾现象时,为了得到组合的VaR值,应使用POT模型和块样本极大值模型,其中,POT模型的效果要好些.5、对于何种类型的模型在实际分布中适用,要先进行返回测试,然后再对模型进行筛选.