通常，人們將風險定義爲未來淨收益的不確定性。
名義值法，即如果起初投資的成本爲W，便認爲投資風險爲W，其可能會全部損失。
敏感性方法，是測量市場因子每一個單位的不利變化可能引起投資組合的損失。
波動性方法，是收益標準差作爲風險度量。
粗略來說，VaR就是使用合理的金融理論和數理統計理論，定量地對給定的資產所面臨的市場風險給出全面的度量。VaR模型來自於兩種金融理論的融合：一是資產定價和資產敏感性分析方法;二是對風險因素的統計分析。
VaR是描述市場在正常情況下可能出現的最大損失，但市場有時會出現令人意想不到的突發事件，這些事件會導致投資資產出現巨大損失，而這種損失是VaR很難測量到的。因此，人們提出壓力測試或情景分析方法，以測試極端市場情景下投資資產的最大潛在損失。
二、VaR計算的基本原理及計算方法
(一)VaR計算的基本原理
VaR的字面解釋是指“處於風險中的價值(Value atRisk)”，一般被稱爲“風險價值”或“在險價值”，其含義是指在市場正常波動下，某一金融資產或證券組合的最大可能損失。
確切地說，VaR描述了“在某一特定的時期內，在給定的置信度下，某一金融資產或其組合可能遭受的最大潛在損失值”或者說“在一個給定時期內，某一金融資產或其組合價值的下跌以一定的概率不會超過的水平是多少。”
定義中包含了兩個基本因素：“未來一定時期”和“給定的置信度”。前者可以是1天、2天、1周或1月等等，後者是概率條件。例如：“時間爲1天，置信水平爲95%，所持股票組合的VaR=10000元。”其涵義就是：“明天該股票組合可有95%的把握保證，其最大損失不會超過10000元。”或者是“明天該股票組合最大損失超過10000元只有5%的可能。”
VaR方法的最大優點就是提供了一個統一的方法來測量風險，把風險管理中所涉及的主要方面——投資組合價值的潛在損失用貨幣單位來表達，簡單直觀地描述了投資者在未來某一給定時期內所面臨的市場風險。使得不同類型資產的風險之間具有可比性，逐漸成爲聯繫整個企業或機構的各個層次的'風險分析、度量方法。另外，VaR方法可以用於多種不同的金融產品，並能對不同的金融產品和不同的資產類型的風險進行度量和累積，因而它能夠用來對整個企業和跨行業的各種風險進行全面的量化。
(二)VaR的主要計算方法
從最基本的層次上可以歸納爲兩種：局部估值法和完全估值法。
德爾塔一正態分佈法就是典型的局部估值法;歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法是典型的完全估值法。
1.德爾塔一正態分佈法
優點：簡化了計算量。但是由於其具有很強的假設，無法處理實際數據中的厚尾現象，具有局部測量性等不足。
2.歷史模擬法
歷史模擬法的概念直觀、計算簡單，無需進行分佈假設，可以有效地處理非對稱和厚尾等問題，而且歷史模擬法可以較好地處理非線性、市場大幅波動等情況，可以捕捉各種風險。歷史模擬法的缺點也是顯而易見的。它假定市場因子的未來變化與歷史完全一樣，這與實際金融市場的變化是不一致的。其次，歷史模擬法需要大量的歷史數據。第三，歷史模擬法的計算量非常大，對計算能力要求比較高。
3.蒙特卡羅模擬法
蒙特卡羅模擬法不同之處在於市場價格的變化不是來自歷史觀察值，而是通過隨機數模擬得到。
其基本思路是假設資產價格的變動依附在服從某種隨機過程的形態，利用電腦模擬，在目標時間範圍內產生隨機價格的途徑，並依次構建資產報酬分佈，在此基礎上求出VaR。
蒙特卡羅模擬法的主要優、缺點：
(1)優點：可涵蓋非線性資產頭寸的價格風險、波動性風險，甚至可以計算信用風險;可處理時間變異的變量、厚尾、不對稱等非正態分佈和極端狀況等特殊情景。
(2)缺點：需要繁雜的電腦技術和大量的複雜抽樣，既昂貴且費時;對於代表價格變動的隨機模型，若是選擇不當，會導致模型風險的產生;模擬所需的樣本數必須要足夠大，才能使估計出的分佈得以與真實的分佈接近。
三、VaR的應用
VaR的全面性、簡明性、實用性決定了其在金融風險管理中有着廣泛的應用基礎，主要表現在風險管理與控制、資產配置與投資決策、業績評價和風險監管等方面。
(一)風險管理與控制
1.風險管理與控制的核心之一是風險的計量、風險限額的確定與分配、風險監控。傳統的風險限額管理主要是頭寸規模控制。其缺陷：不能在各業務部門之間進行比較;沒有包含槓桿效應;沒有考慮不同業務部門之問的分散化效應。
2.鑑於傳統風險管理存在的缺陷，現代風險管理強調採用以VaR爲核心，輔之敏感性和壓力測試等形成不同類型的風險限額組合。
(二)基於VaR的資產配置與投資決策
VaR與方差直接相關，其作爲風險限額指標實質上對方差附加了一種限制。
(三)基於VaR的業績評估
通常採用的業績評價指標爲“經風險調整後的資本收益”。
(四)風險監管
四、使用VaR需注意的問題
在使用過程中應當關注到以下幾個方面的問題：
沒有給出最壞情景下的損失。VaR只是度量了市場處於正常變動下的市場風險，而對於金融市場的極端價格變動，如市場突然的“崩盤”等，VaR是無法處理的。理論上說，這些根源的缺陷不在於VaR本身，而在於其依賴的統計方法。
的度量結果存在誤差。
3.頭寸變化造成風險失真。VaR假設頭寸固定不變，因此在對一天至數天的期限做出調整時，要用到時間數據的平方根。但是，這一調整忽略了交易頭寸在期間內隨市場變化的可能性，導致實際風險與計量風險出現較大差異。
