随着世界经济的不断发展，金融风险已不仅仅集中在某一个公司或行业、国家和地区，风险扩散和集聚的增强使得以往所认为的一个非系统性风险可能会演变成一个影响巨大的系统性风险。在几年前，我国还处于金融管制时期，实际上是将许多国际上的金融风险拒之门外。但我国自加入WTO后，国内金融市场逐步放开，2005年的人民币汇率改革使得人民币汇率已不再仅仅盯住美元，外国资本进入我国股市的门槛也在逐步放低，因此未来几年里如何处理剧增的市场风险必然会成为金融机构所面临的巨大挑战和首要问题之一。 证券市场作为整个金融市场中的一个重要组成部分，剧烈的波动性和巨大的信息量使其当之无愧的成为了金融市场风险管理的主角。中国证券市场从始至今只有十多年时间，与发达国家成熟的证券市场相比，尚处于市场发展的初期阶段，对风险的管理和控制也就显的更为重要，无论是对于直接的证券投资者还是基金管理者，都提出了更高的风险管理要求。 与传统的定性风险管理工具相比，VaR风险价值方法为风险管理提供了强有力的技术支持。VaR风险价值方法是90年代以后发展起来的一种新型风险管理工具，作为一种金融风险测定和控制的模型，它简单易操作，相比于传统的金融风险管理模型，更具有实用性和投资参考价值。 目前VaR的度量方法有很多，而且，由不同方法计算出的VaR值可能相差很大，使得风险管理者面对如此多的模型不知如何选择才能真正达到其风险管理的目的。针对这一点，本文基于我国证券市场的投资组合比较检验了几种典型的风险度量方法，并得出了在一定置信水平下的模型的准确性排序，希望对于如何在我国证券市场中有效应用VaR风险价值法这一新型风险管理工具能够有所贡献。文章首先系统介绍VaR的概念、模型体系及其计算方法，然后在理论模型的基础上展开实证研究，将传统的正态分析方法与GARCH模型、蒙特卡洛模拟法以及神经网络模拟法进行比较和探讨，实现大型数据的计算机求解，并对上述模型展开模型的准确性检验，从而得出其在市场风险管理和预测上应用的检验效果。最后，