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随着我国商业银行外汇业务的日益增长，汇率风险管理越来越受管理者重视，在学术界也成为研究的热点。在传统汇率风险管理方法日渐完善的基础上，越来越多的商业银行在探寻新式的管理工具，汇率风险的研究内容从过去单一风险测算转向多因素联动分析，应用联动条件在险价值（以下在险价值缩写为VaR、条件在险价值缩写为CVaR）进行商业银行汇率风险管理正是基于此种背景。首先，本文对有关汇率风险管理的前人研究进行了概括性综述，对汇率风险基础理论、管理方法及VaR和CVaR方法进行了理论概述，并引入和阐述了联动CVaR的概念。其次，本文介绍了联动CVaR测算的统计学工具多元GARCH模型，并创造性地引入了一种面板GARCH模型，意在简化联动CVaR的测算模型复杂度，提升测算精度。同时，由于汇率风险管理中的重要内容是风险测算工具选择，在引入不同测算模型之后，本文创新地建立了一种改进的UC检验用以检验不同模型对于CVaR测算准确度。随后，本文引入了同联动CVaR关系密切的均值-CVaR模型，并结合二者设计了联动CVaR应用于商业银行汇率风险管理的过程，创新地构建了从收益率到头寸的联动CVaR测算模式。理论部分之后，本文实证选取2005年汇改至2013年年底的主要汇率日数据及五家主要商业银行的主要货币头寸数据，运用模型测算了收益率联动CVaR，并检验了各模型精度，实证证明了面板GARCH模型在收益率联动CVaR测算中的优势。接下来，利用面板GARCH的收益率CVaR测算结果计算了商业银行头寸的联动CVaR，通过与联动VaR、非联动CVaR对比及银行间、时间段间的对比，说明了联动CVaR的应用，证明了其优势。最后，本文从管理角度提出结合联动CVaR提升商业银行汇率风险管理水平的若干建议。总之，本文从数学工具到管理应用，构建了应用联动CVaR进行商业银行汇率风险管理的基本过程。