传统的风险度量方法的局限性较为明显,比如灵敏度分析仅反映市场因子与价格之间的线性关系,忽略了非市场因子的影响。不能反映比如期权类非线性金融工具的情形。波动性研究也只是描述收益偏离程度,而未能反映出偏离的方向以及损失的具体的水平。随着科学技术的飞跃发展,风险度量也产生了许多新的方法(比如VaR方法,EM方法等),其中在险价值(Value at Risk)VaR方法作为一种新兴的风险度量工具,从诞生的一开始就受到广泛关注与应用,现在已经是国内外主要的研究方法,不少大型的银行和企业都利用VaR作为风险评估的标志,本文也将讨论它的几种计算方法。那么VaR应该怎么进行计算?传统的VaR计算方法存在不少的问题,比如:收益率分布的问题,传统的VaR计算默认收益率服从正态分布,然而正态分布显然不能很好的反映收益率尖峰厚尾分布的特点;再如:计算在险价值的时候笼统地运用所有的数据进行拟合计算,这样显然工作量过于繁重,而且度量结果不够准确等。针对VaR计算存在的一些问题,本文主要运用极值理论方法和分位数回归的方法对VaR进行估计。选取了上证指数、深证成指、日经225、标普500四种指数的收盘价进行研究。分别利用极值理论、分位数回归方法以及传统正态分布方法对VaR进行估计,从而得出在不同的市场中哪种VaR估计方法更为合适、有效。研究发现上证市场更适合使用分位数回归进行估计,而深证市场、日经和标普市场更适合使用极值理论方法进行估计。并且我们可以发现日经和标普市场比我们国内的市场更加成熟,受当期收益的影响更小。这也说明我国国内市场还存在很多投机现象,以及较多股民选择进行短线投资等问题。