20世纪70年代，布雷顿森林体系瓦解之后，世界经济与金融环境发生了巨大变化，尤其是近十几年来，全球不断爆发的金融危机、信贷危机随着全球经济一体化而日益明显，并将全球捆绑在了一起。当前，如何防范商业银行的汇率风险正成为人们关注的焦点。我国于2005年7月21日开始实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。随后中国外汇汇率政策也逐渐放开，2005年最初每日浮动上限为0.3%，到2012年已上升至1%，同时引入询价交易方式等。这一系列的改革措施，导致我国银行遭受潜在汇率波动的风险逐年增大，特别是受事件风险波动的影响。因此在此大环境下，对于商业银行如何防范汇率风险，成为其经营过程中一个十分重要的环节。防范的基础是测量，如何有效地预测、统计风险将成为检验新世纪银行能否成功的关键之一。但是，目前中国大多数银行还停留在采用较原始的外汇敞口方法来统计风险。近几年来，虽然已有许多国内学者研究使用VAR模型来评估测量风险，甚至有些还结合了GARCH等回归模型来预测未来数据，但是其中大多数学者只考虑了一般风险的测量，并没有注意到事件风险的影响。即便在少数注意到事件风险影响的文献报道中，通常也只运用压力测试来观察事件风险的影响，而未建立相关模型，或是使用半参数法的极值理论，通过拟合尾部情况进行分析。虽然该模型有一定效果，但却忽略了金融资产的时变性以及资产收益率是独立分布的假设。因此该两种方法在处理事件风险的效果方面均不够理想。本文在此研究基础上，提出了能较好鉴别事件风险的GARJI模型。本文首先分析了银行汇率风险的定义、分类、产生原因及造成的后果。接着阐述了目前常用的外汇汇率风险的分析方法，包括敞口分析法和VAR分析法，以及其他常用的事件风险分析方法。然后在此研究基础上提出了同时适用于一般风险和事件风险的GARJI模型。并将该模型运用于2006年至2012年中国汇率市场中的三大外汇市场：人民币兑美金、人民币兑欧元和人民币兑日元市场，寻找其中的波动异常点，并提出了合理的预警线标准。分析发现，GARJI模型对日元、欧元参数拟合效果良好，捕捉出了历年发生的数次波动异常的事件风险，并且通过了假设检验；但对美元而言，由于人民币对美元汇率受到国家外管控制，且目前汇率浮动限制过低，无法形成事件风险，故模拟效果一般，未能通过假设检验，但仍能区分一些波动异常日的跳跃概率波动。结论是GARJI模型对日元、欧元汇率的事件风险预测效果较好，但对美元的预测效果一般。最后本文对目前国内银行的外汇管理措施提出了合理化建议，以配合预测模型达到更好地控制汇率风险的目的。