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以GARCH族模型为基础计算风险价值VaR时,其分布的假设、模型的选择以及样本量的大小对风险度量模型都有一定影响。针对如何从大量模型中选取最优模型的问题,论文提出了MQL函数,并通过对我国股市的实证研究得到一些结论:模型的类型对VaR值的影响没有太大的区别;AIC值作为风险度量模型的选择标准是不准确的,可能产生模型误差；当多个模型的LR值都通过了X2检验甚至都相同时,MQL函数可以作为一种选择最优风险度量模型的途径。