本文系统地分析和总结了VaR(Value-at-Risk)的方法体系,包括产生的背景及其发展历程、基本涵义、计算的基本原理、组合VaR(边际VaR、成分VaR、增量VaR)以及VaR的优缺点。详细介绍了VaR的三类最主要的计算方法(历史法/历史模拟法、参数法(方差-协方差法)、蒙特卡罗模拟法),并对它们各自的优缺点和适用性做了比较分析。还着重引入了VaR理论的一些最新发展情况(ES、CVaR、CDaR),CVaR是一种全新的组合优化理念,具有线性、次可加性等优点。另外,本文对VaR在我国金融市场中的应用进行了实证分析。首先,本文选择加拿大元、日元、欧元和英镑兑美元的日汇率作为分析对象,采用6种不同的方法来计算这几种汇率的每日VaR。这6种方法是历史法、蒙特卡罗模拟、正态法、简单移动平均、RiskMetrics法、GARCH参数法。结果显示前三种方法和后三种方法各自计算获得的VaR比较接近,并且前三种方法计算获得的VaR小于后三种方法计算获得的VaR;另外,GARCH法(GARCH(1,1)-M和TGARCH(1,1))对汇率波动的模拟结果也十分良好。其次,在投资组合的VaR应用分析中,本文先在基金评级中采用RAROC方法,RAROC方法的优点是综合考虑了风险与收益两方面的因素。本文对基于VaR约束的Markowitz模型和基于CVaR的投资组合优化模型进行了实证分析。结果显示在收益相同的情况下,增加VaR约束之后所求得的组合的风险降低了,在优化CVaR的时候同时也优化了VaR,基于CVaR的优化模型所获的标准差和VaR同其他两种模型相比都是最小的,这说明CVaR优化模型可以进一步降低组合的风险。实证分析表明,VaR是一个十分有用的风险管理工具,将VaR引入到我国的金融风险管理中有重要的现实意义。