自从1973年B-S期权定价的数学模型出现以来，金融数学的研究已经得到蓬勃的发展，并取得了非常丰硕的研究成果，同时在国际上对期权定价以及其风险的度量研究也得到了不断的发展，但我国目前的研究还只是停留在传统的金融工具市场风险的度量上，对金融衍生工具市场风险的度量，特别是期权类风险的度量的研究却很少。VaR (Value at Risk)模型作为一种新的风险管理模式和方法，近年来得到世界范围金融机构、金融监管机构和企业的广泛认可和应用。目前国内对这一方法的研究刚刚起步。因此，关于这方面的理论的应用都有待创新。本文首先介绍了B-S期权定价模型。然后介绍了计算可转换债券VaR的方法，包括方差-协方差法、历史模拟法和蒙特拉罗模拟法，介绍了本文中我国可转换债券VaR的计算方法设计，最后根据所选择样本的特点用上面三种方法对我国的几个可转换债券的样本进行实证。在研究方法上，本文主要采用了方差-协方差法、历史模拟法和蒙特拉罗模拟法以及B-S定价公式的泰勒展开式来估算可转换债券期权部分的VaR,并逐步提出自己的意见。对理论和实践具有一定的指导意义。通过实证我们最后发现：1.对股票收益率时间序列的描述性分析，发现它们基本都有着尖峰偏尾的特点。并且这些序列基本平稳，但是都没有ARCH效应。2.招商转债（125024）、锡业转债（125960）和巨轮转债（128031）的风险价值相对其他可转换债券来说比较大。通过观察可转换债券的标的股票股价的波动性，我们发现，这三支转债的标的股票股价的波动性比较大，从而我们推断股价的波动性与它们VaR有一定的相关性。3.置信水平的选择对模型的有效性有一定的影响。如选择在置信度为99%的情况下比选择在置信度为95%的水平下的结果要好。4.通过比较VaR与实际的损失比较，我们可以发现，不论在置信水平95%还是99%上对于大部分样本可转换债券历史模拟法要比其他两种方法计算出的VaR的绝对值大，EWMA次之，蒙特卡罗模拟法计算的VaR的绝对值最小，这表明历史模拟法可能相对高估了可转换债券未来的潜在损失，它与实际损益偏离较远。因此从这一角度考虑EWMA和蒙特卡罗模拟相对历史模拟法更优。