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为了用更精确的方法计算VaR，本文用上海证券交易市场的日收益率为样本，采用MRSARCH模型对其进行参数估计，将参数估计结果与GARCH、TARCH、EGARCH模型的估计结果进行了比较，发现MRSARCH模型极大地改善了对收益率序列的描述，且估计的波动持续性要远远小于传统的GARCH类模型，能更好地刻画金融时间序列的波动性，在此基础上用MRSARCH模型的估计结果计算上证综合指数日收益率的VaR值，并与基于GARCH、EGARcH计算的VaR值进行统计比较，结果显示只有基于MRSARCH模型的VaR是有效的。