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文章基于隐马尔科夫模型（HMM）提出了度量金融资产风险价值（VaR）的HMM-ARMA-GARCH模型。首先对金融资产收益率序列建立正常状态和异常状态的隐马尔科夫模型，使用期望最大化算法估算出模型中的未知参数，再利用Viterbi算法估算出收益率序列所对应的隐状态序列，根据隐状态序列把收益率序列数据分成正常状态类序列和异常状态类序列2个大类，对2个状态类序列分别建立ARMA-GARCH模型来估算VaR。最后利用该模型和传统的ARMA-GARCH模型对上证企债指数进行了实证分析，采用Kupiec失败频率检验