2015年11月30日,IMF对外宣布未来将逐步把人民币纳入国际货币基金组织特别提款权。这一事件是我国人民币发展史上的一座里程碑。它标志着人民币国际化进程又迈出了重要一步,人民币在未来国际经济交流中将会更加广泛地被不同国家接受和使用。在人民币国际流动必然伴随着我国人民币汇率定价机制改革,人民币汇率波动受市场方面因素影响将逐步加强,汇率风险增大,在这一背景下,如何有效管理和计量外汇资产风险,成为我国商业银行必须面对的重要问题。商业银行对于自身外汇风险往往更看重的是正常市场条件下所持有外汇资产面临的长期和短期的风险水平,以便在准确度量风险的前提下提前做出有效干预。考虑到VaR在险价值法在度量风险上的全面性以及直接性,因此本文选取它来度量商业银行的汇率风险。商业银行在应用传统的VaR方法进行外汇风险计量时,往往只考虑单一币种所面临的风险状况,而忽略了不同币种外汇资产之间的风险联动关系。基于此,本文从全面衡量风险的角度出发,将外汇币种间的风险联动关系考虑进内,通过基于不同模型的VaR值对于过去风险覆盖准确度的探讨,直观地衡量出各种模型在测量汇率风险上的优劣特性,以期对于商业银行风险管理理论提供有益的参考。本文共分为五个部分:第一部分是绪论部分,主要包括本文的选题背景、研究意义以及本文的创新和不足;第二部分介绍了本文的风险基础理论,主要是对商业银行汇率风险计量理论进行综述研究;第三部分说明了基于不同GARCH模型的VaR理论;第四部分是本文的实证分析部分;第五部分针对上文研究给出了本文的研究结论和商业银行风险管理上的建议。本文研究重点在于实证研究部分,本文选取我国自2005年7月21日到2015年12月31日近10年的美元、欧元、日元以及港币兑人民币的汇率作为研究对象。同时基于各币种收益率的统计特性,本文选取t分布和GED分布分别建立一元GARCH模型、多元GARCH模型以及面板GARCH模型。通过基于不同模型衡量出的VaR值对于过去实际发生波动覆盖状况的回溯检验,得到的结论表明t分布并不适合应用在汇率风险的估计上,而基于GED分布下的BEEK和DCC模型通常高估风险,面板GARCH模型计量风险的准确度优于一元GARCH模型。然后本文基于上文的研究结论,结合商业银行头寸进一步分析特定时点联动VaR值与非联动VaR值的差别。本文尝试着在从下几个方面进行创新性研究:第一,在商业银行外汇风险度量方面,本文引入面板GARCH模型,使测度的VaR值全面考虑不同币种间的联动关系。第二,在风险度量准确性方面,本文在考虑收益率序列实际统计特性的基础上放弃传统正态分布的假定,而是假设收益率序列服从t分布或GED分布,从而进行更准确地对比研究。本文可能存在的不足:第一,本文在对多元GARCH模型估计中,在模型滞后阶数的选取中选取了一阶滞后,一方面简化了模型估计,但这可能会遗漏一部分信息。第二,考虑联动关系的面板GARCH模型,虽然其个体效应参数和联动效应参数比较容易估计,但其存在着模型设定上的简略性,即模型缺乏对于不同币种间风险传导关系的表述。