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金融资产价格的波动以及金融风暴带来的灾难性后果,充分显示了风险管理的重要性。过去的风险管理主要集中在会计帐面上的静态分析,但是它已经不适合金融市场迅速发展的要求。随着我国加入WTO及金融全球化的发展,在未来几年中市场风险必将成为金融机构面临的最大挑战,如何在新的环境下有效的度量与防范金融风险是金融机构在新时期要考虑的首要问题。为了能及时反映金融市场中资产收益的损失程度,VaR(风险值)正成为一种各金融机构广泛使用的风险管理工具并用来量化其资产组合在未来一段时间内的最大损失。巴塞尔委员会在它的1996年风险资本协议中,明确规定使用VaR模型对风险进行定量分析,同时,衍生证券政策机构也明确要求使用VaR作为度量市场风险的重要工具。它对于金融机构在投资决策、资本配置、绩效评价以及监督管理等方面都起到显著的作用。然而目前还没有一种权威的VaR计算方法,因此如何精确的度量VaR便显得极具理论与现实意义。本文运用一种新方法来计算VaR,其主要内容和创新期望体现在如下三个方面:第一,采用Engle和Manganelli(1999)提出的CAViaR方法来对沪深股市进行实证分析,研究模型的可靠性,并把结果和由其他方法计算出来的VaR作对比。第二,由于CAViaR方法没有包含成交量这一信息,因此对该模型进行了改进。先使用ARMA模型对成交量进行建模,把成交量分成预期交易量和非预期交易量,然后把非预期交易量作为解释变量引入CAViaR模型,本文称为CAViaR-Volume模型。这样就可以精确的度量非预期交易量对于VaR的影响强度与方向,并通过实证分析来和CAViaR模型做比较,得出了有效结论。第三,从上述CAViaR-Volume模型的结果出发,使用Taylor(2004)提出的风险值方法计算收益率的波动率并和其他计算波动率的方法进行对比。从而为金融机构有效的进行风险度量以及估计资产收益的波动性提供了一种新思路。