【摘 要】VaR作为度量风险管理的工具，几乎可以用到与市场风险有关的整个金融领域，准确有效地度量和运用VaR对金融管理显得尤为重要。一般情况下我们假设风险损失率服从Normal分布，但现实中大量实例证明金融资产或衍生品的收益损失分布呈现出尖峰厚尾的特性，不能很好的拟合Normal分布。本文选用weibull分布去拟合收益损失率，该分布能更好的度量资产投资组合风险损失下的VaR。
　　【关键词】投资组合；风险管理；weibull分布；VaR度量
　　一、VaR的度量方法
　　VaR（Value at Risk）是指在指定的置信度c下，资产投资组合在未来的持有期内所发生的最大可能损失，用金融数学的语言描述为如下表达公式：
　　三、总结
　　本文利用weibull分布PDF可以简单的将模型参数设为合适的值近似服从Normal分布、Lognormal分布、Pareto分布等的优势，描述并推导计算了资产投资组合的市场风险损益率服从weibull分布下的VaR；并着重对模型参数α的灵敏度进行了分析；得出模型参数α与VaR成正比，当越大时，VaR越大；反之亦然。
　　结果表明：正确有效地选择模型参数α的值，能够使得weibull分布更有效的逼近资产投资组合的风险损益分布，同时选用weibull分布度量VaR比正态分布下度量的VaR更精确，更符合实际。
　　参考文献：
　　[1]钱艺平，林祥.市场风险资产损失服从Pareto分布的VaR度量[J].西安：统计与信息论坛，2009，7.9-12
　　[2]程盛芝，吴恒煜.金融市场风险测量的VaR方法及其应用[J].哈尔滨：商业研究，2002，11.109-111.
　　[3]童泳欢.基于厚尾分布的市场风险测度[J].广州：中山大学研究生学刊，2008，29（3）.95-110
　　[4]山宇，风险价值VaR的计算方法与研究[J].重庆：重庆大学硕士学位论文，2013，4