VaR方法在20世纪50年代才得到研究证券投资组合理论的学者们的关注，它原先被人们用于测度一些金融公司交易证券的市场风险。VaR方法的引入在一定程度上弥补了原先投资组合理论对证券投资组合风险度量的不足。

国外学者先后给VaR从不同角度进行定义。Joroin（1996）认为是给定概率置信水平内最坏情况下的损失；Sironi，Resti（1997）认为是在定义期间内，在一定的概率条件下，潜在的最大损失。Luciano（1998）认为是在一定的概率条件下，单个头寸或整个组合可能产生的损失；在给定资产（组合）价值变动分布的前提下，风险按照价值变动超过某一临界点的可能性来界定。Mauser，Rosen，Jorion（2001）分别利用历史模拟法或蒙特卡罗模拟法估算了VaR条件下的资产组合选择最优化问题。但VaR仍然存在有很多的缺陷。Artzner等（1999）提出了一致性风险度量的概念，其中一致性以四条公理假设条件作为判别标准，由于VaR不满足四个条件中的次可加性，意味着在某些条件下拒绝资产组合风险分散化原理，认为VaR不是一个Coherent风险度量。基于此，Pflug，Rockafellar，Uryasev（2000，2002）；Acerbi，Tasche（2002）先后提出了条件风险价值（conditional valueat risk，CVaR）作为风险的度量来对VaR进行修正。CVaR被定义为损失超过VaR部分的条件期望，只考虑下跌风险（downside risk）。如果VaR对应的置信区间为（1－α），则α－CVaR就是超过α－VaR的平均损失；针对VaR无法比较来自不同市场的风险暴露，Giuseppe Tardivo（2002）提出Benchmark-VaR的概念，即在一定的时间段内，在一定的置信区间内，基金或者组合偏离基准（benchmark）的最大离差；Emmer等（2001）引入了风险资本（capital at risk，CaR）的概念，用以代替方差来衡量风险；鉴于VaR仅测度了市场常态下的资产组合的风险，Embrechts等（1997）将测度极端情况的极值理论与VaR相结合提出了测度市场极端风险的方法；McNeil，Frey（2000）运用极值理论研究了瑞士金融市场时间序列的尾部特征，结论认为极值方法比VaR更为稳健和精确。

在界定了VaR和CVaR等风险测度指标后，以其为基础研究资产组合选择的工作相应展开。Rockafellar等（2000），Anderson等（2001）考虑了CVaR作为风险测度时的资产组合优化问题，证明了CVaR是凸函数，可以用来构建有效的优化方法，而且Rockafellar等还提出了一种线性规划方法，可以同时最小化VaR和CVaR。Emmer等在引入了风险资本的概念后，建立了资产组合选择的“均值－CaR模型”，推导出解析形式的最优解和有效边界；Young（1998）提出了一个极大极小收益的资产组合模型（MMR）：在保证资产组合平均收益率超过某一最低收益水平约束下，极大化其任一时期的极小收益，决策目标是考虑在最不利收益中取最优收益。风险度量指标采用的是最小的可能收益而不是方差。(www.daowen.com)

另外Bogentoft等（2001）；Topaloglou等（2002）；Castellacci，Siclari（2003）也研究了基于VaR和CVaR的资产组合选择问题。