本文从VaR的三种基本的计算方法—参数法，历史模拟法，蒙特卡洛模拟出发引出了第四种VaR计算方法---半参数法，然后结合了我国目前唯一的股指期货品种—沪深300，在显著性水平5%，持有期一天的情况下，使用了10种VaR的计算方法构建了19个不同的VaR模型。最后，用Kupiec检验法和VaR描述统计量研究了这19个VaR模型的效果及适用条件。首先，本文的检验结果表明，没有一个模型能在各个指标上都表现良好，每个模型都存在某种程度的缺点。这意味着，实际应用中要针对不同的情况选择不同的模型来进行风险度量测算。其次，本文的理论和实证分析表明了得下属一般性的结论：（1）就精度而言，蒙特卡洛方法和EVT方法最高，GARCH方法次之，历史模拟法最差。（2）就金融机构的风控管理成本而言，蒙特卡洛方法较高，历史模拟法、GARCH方法以及EGARCH法较低；加权历史模拟法权重越低模型的风险管理成本越高。EVT模型的阀值越高模型的风险管理成本越高。（3）对于大型金融机构，蒙特卡洛方法和EVT方法更适合；对于中型的金融机构，基于GED分布的GARCH模型或EGARCH模型更适合；对于小型金融机构，历史模拟法较适合。最后，本文仅仅对基本的GARCH模型，蒙特卡洛模拟，历史模拟法等共11种方法进行理论分析和实证研究，并未对基本方法混合改进后的衍生方法如GARCH-蒙特卡洛模拟等方法进行实证研究，如果能在计算方法的丰富性做进一步的改进，则还可能获得更加有意义的结果。