通常，人們將風險定義為未來凈收入的不確定性。
名義價值法，即如果初始投資成本為W，投資風險為W，有可能完全虧損。
敏感性方法是衡量市場各單元因素的不利變化對投資組合造成的損失。
波動率法是以收益的標準差作為風險度量。
粗略地說，VaR就是利用合理的金融理論和數理統計理論，定量地度量給定資產所面臨的市場風險。VaR模型來源於兩種金融理論的融合:壹種是資產定價和資產敏感性分析；二是風險因素的統計分析。
VaR描述的是正常情況下市場可能發生的最大損失，但市場中有時會發生意想不到的突發事件，會導致投資資產的巨大損失，這是VaR難以衡量的。因此，人們提出了壓力測試或情景分析的方法來測試極端市場情景下投資資產的最大潛在損失。
二、VaR計算的基本原理和計算方法
(壹)VaR計算的基本原理
VaR的字面解釋是什麽意思？價值風險？，俗稱？風險價值？還是？風險價值？其含義是指壹項金融資產或投資組合在正常市場波動下可能遭受的最大損失。
確切的說，VaR描述的是？在特定時期內，某項金融資產或其組合在給定的置信度下可能遭受的最大潛在損失是多少？還是？在給定的時期內，金融資產或其投資組合的價值下降不會以壹定的概率超過什麽水平？？
定義中有兩個基本因素:？未來某個時期？然後呢。鑒於信心？。前者可以是1天、2天、1周或1月等。，而後者是壹個概率條件。比如:？時間為1天，置信水平為95%，股票組合的var為10000元。？它的意思是:？明天股票組合可以95%確定的保本，其最大損失不會超過10000元。？或者是？股票組合明天虧損超過10000元的幾率只有5%。？
VaR方法最大的優點是提供了壹種統壹的度量風險的方法，把風險管理涉及的主要方面？投資組合價值的潛在損失以貨幣單位表示，簡單直觀地描述了投資者在未來給定時期所面臨的市場風險。它使不同類型資產的風險具有可比性，並逐漸成為壹種鏈接整個企業或機構各個層面的風險分析和計量方法。此外，VaR方法可以用於多種不同的金融產品，可以度量和累積不同金融產品和不同資產類型的風險，因此可以用於全面量化整個企業和跨行業的風險。
(二)VaR的主要計算方法
從最基礎的層面來說，可以歸納為局部估值法和完全估值法兩種。
δ-正態分布法是壹種典型的局部估計方法；歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法是典型的完全估計法。
1.δ-正態分布法
優點:簡化計算。但由於其假設性較強，無法處理實際數據中的厚尾現象，存在局部測量等缺點。
2.歷史模擬方法
歷史模擬法概念直觀，計算簡單，無需分布假設，能有效處理非對稱性和厚尾問題。而且歷史模擬法可以更好地應對非線性和較大的市場波動，可以捕捉各種風險。歷史模擬法的缺點也很明顯。它假設市場因素的未來變化與歷史上的變化完全壹致，這與實際金融市場的變化不壹致。其次，歷史模擬法需要大量的歷史數據。第三，歷史模擬法計算量非常大，對計算能力要求很高。
3.蒙特卡羅模擬方法
蒙特卡洛模擬法的不同之處在於，市場價格的變化不是來自歷史觀察，而是來自隨機數模擬。
基本思想是假設資產價格的變化依賴於壹個隨機過程，利用計算機模擬產生目標時間範圍內的隨機價格，依次構建資產收益的分布，進而計算VaR。
蒙特卡羅模擬方法的主要優缺點；
(1)的優勢:可以覆蓋非線性資產頭寸的價格風險和波動風險，甚至可以計算信用風險；可以處理時變變量，厚尾、不對稱等非正態分布，極端情況等特殊情況。
(2)缺點:需要復雜的計算機技術和大量復雜的采樣，費用高，耗時長；對於代表價格變化的隨機模型，如果選擇不當，會導致模型風險；模擬所需的樣本數必須足夠大，以使估計分布接近真實分布。
第三，VaR的應用
VaR的全面性、簡明性和實用性決定了它在金融風險管理中具有廣泛的應用基礎，主要表現在風險管理與控制、資產配置與投資決策、業績評價和風險監督等方面。
(1)風險管理和控制
1.風險管理和控制的核心之壹是風險度量、風險限額的確定和分配以及風險監控。傳統的風險限額管理主要是頭寸規模控制。其缺點:無法在業務部門間進行比較；沒有杠桿效應；不考慮不同業務部門的分權效應。
2.鑒於傳統風險管理的不足，現代風險管理強調以VaR為核心，輔以敏感性和壓力測試，形成不同類型的風險限額組合。
(二)基於VaR的資產配置和投資決策
VaR與方差直接相關，方差作為風險限額指標，本質上是對方差的壹種限制。
(三)基於風險價值的績效評價
常用的績效評價指標有哪些？風險調整資本收益？。
(4)風險監管
四、使用VaR應註意的問題
在使用過程中，應註意以下幾個方面:
1.VaR沒有給出最壞情況下的損失。VaR只度量正常變化下的市場風險，但是對於金融市場的極端價格變化，比如市場的突然變化？崩潰？等等，VaR處理不了。理論上，這些根的缺陷不在於VaR本身，而在於它所依賴的統計方法。
2.2.VaR的測量結果有誤差
3.頭寸變動導致的失真風險。VaR假設位置是固定的，因此在將期限從壹天調整到幾天時，應該使用時間數據的平方根。但這種調整忽略了交易頭寸在期間內隨市場變化的可能性，導致實際風險與計量風險相差較大。