本文从VaR的基本计算原理出发,在简要阐述并比较了各类VaR计算方法的理论之后,首先,结合我国股票市场上两种主要股价指数——上证指数(代码:0000001)和深成指数(代码:399001)的实际情况,采用理论分析和实证分析相结合的手段,分别选取了8种参数VaR方法,4种非参数VaR方法以及3种半参数VaR方法总共15种方法,并针对以上两种股指分别建立了在95%置信水平下和在99%置信水平下的VaR模型并计算其500天的样本外VaR值。然后,通过建立一个较全面的VaR模型回测比较评价体系,从模型的准确性、保守性和有效性三个方面对所有建立的60个模型在用于我国股市风险度量时的特点进行全面、客观的比较和评价。通过回测比较分析得出:没有任何一个VaR模型能在所有的考察指标中都表现出具有绝对的优势。尽管如此,根据分析,我们仍得出了一些较有普遍性的结论:(1) 个别模型外,本文考察的大部分模型在各个指标上的表现都没有十分显著的差别。(2) 95%置信水平下,EWMA和GARCH-t方法对于我国股市风险度量的综合效果相对较好,EGARCH-M和GARCH-GED方法更适合于保守的风险管理者,而Hybrid-HS和bootstrap2方法则应当会受到积极的风险管理者们的青睐。(3) 99%置信水平下,SMA方法应是一种不错的备选模型,index-HS和bootstrap2方法相比而言,容易产生积极的风险估计,EGRACH-M方法产生的风险估计则略偏保守,而对于风险监管当局或是特别保守的风险管理者而言,GARCH-t和GARCH-GED方法应该是较有吸引力的两个模型。