Philippe Jorion（1997）[22]从计算的基础、演算的途径和使用范畴等方面全面介绍了VaR方法。Shukur（2000）[23]经过研究观察认为VaR模型方法风险表达金融投资的机会与绩效。Helmut(2001) [24]分析得出, VaR方法能够为金融交易给出资金头寸的最大限额参考和帮助给出资源配置的最佳结果。
支持的研究越多同时，也不乏持有反面意见。T•贝德（1999）[25]以三个资产组合的计算分析为例子，发现VaR计算结果随着不同的计算方法，得出的答案也不相同。据此，他质疑VaR的方法准确性。但是由于假设不同，所以计算结果不一样也是合乎常理。 Acerbi & Tasche（2002）[26]认为Expected Shortfall的方法比VaR作为更适用于利率风险计量。
（2） 部分国内研究文献
牛昂（1997）[27]阐述了西方VaR方法的运算路径及其对风险度量方面的影响力，具体解释介绍了其中的三种计算方法：方差-协方差法历史模拟法、蒙特卡洛模拟法，并分析比较了其优缺点。王春峰（1998） [28]提出分析了各种度量风险的办法，并系统地整理成体系，随后用其中几种办法逆向解释了市场风险的存在。刘宇飞（1999）[29]不但着力解释了VaR方法的理论意义，还研究其在我国金融市场利率风险相关方面的适用性。戴国强（2000）[30]认为西方主流的VaR方法应该要结合我国具体状况，克服水土问题，不断改进后更好地运用在我国利率风险管理方面上，我国监控当局也应对其灵活运用，促进我国金融市场蓬勃发展。迟国泰等（2002）[31]认为将VaR收益率约束组合优化模型是值得探讨研究的。
除了理论上对VaR方法的阐述，还有不少实证方面的细致研究。叶青(2000) [32]等学者以我国股市为例，实证研究了金融时间序列的异方差问题，得出其风险价值，并提出相关的风控搓死。王美今和王华（2002）[33]研究构造了不同的GARCH模型，一种服从正态分布，另外一种服从T分布，并且比较了其异同，分析发现服从T分布的GRACH模型在能描画出数据尖峰后尾的特征，减少了数据分析误差对模型的影响，其方法被人们接受并运用。陈守东和俞世典（2002）[34]在服从正态分布和服从T分布的GRACH模型研究结果上，加入了服从广义误差分布的GARCH模型，计算VaR值进行对比分析，认为在数据准确性上，T分布和广义误差分布的GARCH模型比正态分布的更具优势。马国校和李成（2007）[35]以中国银行间同业拆借市场为例，在VaR方法对其进行实证分析，度量出其风险价值，并提出了风险管理几点相关的建议。马玉林、陈伟忠、施红俊（2004）[36]推荐极值理论的应用，认为极值理论在处理数据的时更能刻画出常被忽略的尾部数据价值，具有更好的准确性。
我国VaR方法的发展时间较短，在吸收外国相关理论精华基础上，我国学者也不断做出了创新性的VaR的理论和实践研究。本文在前人的研究努力上，立足研究VaR方法在我国金融市场上的适用性。
参考文献
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