VaR作为金融风险度量工具第一次在G30国际经济与金融咨询机构发表的报告《衍生产品的实践和原则》一文中被提出。VaR,简言之,是指在一定的持有期及一定的置信度内,某风险资产所面临的潜在最大损失金额。关于VaR的估值,近年来一个较为热点的研究方向是利用市场利率对风险资产进行折现,进而间接地给出该风险资产的VaR计量。譬如,Na Song等人(2012)考虑市场利率满足Merton、Vasicek、CIR等扩散模型,研究了不同利率模型下的风险度量VaR估值和风险特征等问题。由于现实金融市场往往受到突发事件(金融政策调整、政治动荡等)的影响,市场利率可能产生跳跃现象。因此,考量市场随机利率服从含跳—扩散过程的Vasicek模型并进而研究VaR的估值问题,具有理论和现实的双重意义。首先,本文基于Na Song等人(2012)的工作基础上,假设市场随机利率满足跳—扩散Vasicek模型,通过一系列繁难的计算,给出了风险资产预期损失的均值和方差,并在给定的置信度水平下,计算出了风险资产的风险度量值VaR；其次,利用MATLAB算法,详细研究了风险度量值VaR关于相关参数敏感性问题。利用MATLAB算法,给出服从含跳—Vasicek模型下随机利率关于不同参数的敏感性分析,进而分析了风险度量值VaR关于各相关参数的敏感性问题；最后,本文还将含跳—Vasicek模型下的VaR和改进前的Vasicek模型的VaR值进行了数值对比,数值算例表明基于含跳过程的Vasicek模型下的VaR风险度量决策更具有稳健性。本文所得结果可视为Na Song等人(2012)工作的一个自然推广。