在市场风险管理中，VAR（Value at Risk）是一个关键指标，用于衡量投资组合在特定时间和置信水平下的可能最大损失。计算方法主要分为历史模拟、参数化和蒙特卡洛模拟三种。以下是这三种方法的简要介绍：

历史模拟法基于过去的数据，如股票价格或收益率，通过排序和确定置信水平对应的分位数来估算风险。例如，若想计算95%置信水平下一天的投资组合VAR，首先收集历史数据，然后按时间排序，找出损失序列的第5%分位数作为VAR值。

参数化方法假设资产价格符合特定分布，如正态分布，利用统计方法计算VAR。以正态分布为例，需要计算平均值和标准差，然后使用置信水平对应的Z值，结合公式求得VAR值。

蒙特卡洛模拟则是通过生成大量随机路径，模拟未来价格变化，来估计VAR。它先确定资产价格模型，如几何布朗运动，生成随机路径，计算每条路径的损失，最后根据置信水平确定VAR值，路径数量越多，结果越精确。

每种方法都有其适用条件和假设，历史模拟依赖数据代表性，参数化方法可能不适用于极端市场，而蒙特卡洛模拟需要计算资源。在实际应用中，投资者通常会结合这些方法，以更全面地理解投资组合的风险。

计算VAR时，需要注意设定几个关键参数，如时间期限、置信水平、损失度量、数据时间窗口和模型假设，这些都会影响VAR的计算结果的准确性和可靠性。