快速的全球化使公司认识到风险管理的重要性，从而导致了用以计量风险的各种方法和工具的研究与开发。由J.P.Morgan银行最初提出的VaR(Value at Risk)是一种计量市场风险的通用的工具。它被定义为在给定置信水平，给定置信区间下期望的最大损失。但是这种方法易于招致许多批评，最主要的就是由于财务数据中宽尾的存在，其正态分布假定使得估计的VaR值变得不够精确。另外一些研究者结合所观测到的宽尾，采用T分布来替代正态分布研究VaR，研究表明，与正态分布相比，T分布下VaR值更加精确。尽管如此，上述两种方法研究的焦点在于中心数据，而非由极端事件引起的尾部数据。本文以上证综指收益率为研究对象，针对正态分布模型与T分布模型对宽尾的重视不足，综合正态分布与随机跃变构建了多峰收益分布模型，并进行了旨在验证模型存在性的正负跃变均值的联合检验与单独检验以及验证模型性能优越性的返回检验。结果表明，多峰分布模型存在且性能优于正态分布和T分布。文章结构如下，第一章是本文的研究背景与意义；第二章主要介绍了VaR的概念与统计工具；第三章介绍了当前VaR的主要计算方法及各自的优缺点：有关多峰分布模型的实证研究在第四章；最后一章是有关多峰分布模型的一些结论性评价。