自2005年7月21日汇改以来,我国便开始实行以市场供求为基础的,参考一揽子货币的,有管理的浮动汇率制度,这一汇率制度的改革使我国由盯住美元的固定汇率制度转为有弹性的浮动汇率制度。汇改之后我国的汇率波动幅度和波动频率逐步加大,但国内商业银行的汇率风险防范还没有快速建立,同时国际金融环境又比较动荡,在这种“内忧外患”的背景下,我国商业银行暴露在汇率风险之下。为了保证的正常经营,商业银行必须提高自身的风险度量和风险管理能力。对汇率风险管理的前提是能对汇率风险进行准确的度量,因此对汇率风险进行准确的识别与有效的度量是我国商业银行亟需解决的难题。　　本文从商业银行汇率风险度量的现状出发,重点研究了目前西方国家商业银行主流使用的VaR模型,并分析了VaR方法引入我国的必要性及在我国的适用性,考虑到金融资产收益率序列的条件异方差性,在理论与实证相结合的基础上,运用VaR-GARCH族模型对我国商业银行的汇率风险进行了度量,研究结果表明基于GED分布的GARCH(1,1)-M模型是度量我国商业银行人民币兑美元的汇率风险的最佳模型;t分布下的EGARCH(1,1)是度量欧元收益率的较好的模型,t分布下的PARCH(1,1)是度量港币收益率序列的较好的模型;t分布下的EGARCH(1,1)是度量日元收益率的较好模型;t分布下的TARCH(1,1)是度量英镑收益率序列的较好的模型,它们均具有较好的预测准确性和精度,最后对全文进行了一定总结与展望。