2015年11月30日,国际货币基金组织宣布一个重大消息,人民币将在2016年10月1日加入SDR,人民币正式登上国际舞台,同美元、欧元、日元、英镑四种货币一起构成一篮子货币。在人民币国际化进程中,随着美国经济复苏,美元逐步强势起来,人民币贬值势在必然,这一系列不确定的因素可能导致人民币汇率大幅度波动,而商业银行及涉外企业作为汇率风险的主要承受者,如何防范、管理极端情况下的汇率风险成为相关机构的重要课题,而如何有效测度人民币汇率风险是有效控制风险的前提,故寻求较为有效的人民币汇率风险测度方法成为重中之重。本文的研究样本为五种外汇的汇率中间价,分别为美元对人民币,欧元对人民币,港元对人民币,日元对人民币及英镑对人民币,分别选取了五种外汇对人民币的风险价值VaR及预期损失ES作为测度指标,并在95%和99%两种置信水平进行实证分析,本文首先基于传统VaR方法测度人民币汇率风险并进行回测检验,判断其准确性,随后基于极值理论下测度人民币汇率风险,并与前面的传统VaR测度方法进行对比,测度基于极值理论的人民币汇率测度的有效性。本文首先基于传统VaR方法测度人民币汇率风险,实证了基于历史模拟法、方差-协方差、蒙特卡洛模拟及GARCH族模型的五种外汇对人民币的风险测度,结果表明,历史模拟法更适用于高置信度下的汇率风险测度,在低置信度下,历史模拟法通常会低估风险;方差-协方差方法测度人民币汇率风险,其失败率最高,仅日元通过Kupiec回测检验,表明方差-协方差方法不适于度量人民币汇率风险;基于蒙特卡洛模拟法测度汇率风险,通过大量模拟各种汇率收益序列可能的不同路径,发现在高置信水平下,蒙特卡洛模拟在人民币汇率风险测度方面效果较好。GARCH族模型分别选取了正态GARCH、T-GARCH、GARCH-GED及EGARCH四种模型进行测度,结果表明,正态GARCH及GARCH-t不能够很好的度量人民币汇率风险,而具有明显厚尾特征的GARCH-GED则测度效果较好,这表明基于传统VaR的GARCH-GED模型能较好度量人民币汇率风险。其次基于极值理论测度人民币汇率风险,选取了极值理论中两大重要模型;分块样本BMM模型和帕累托POT模型分别进行估计。在BMM模型中,对样本进行分块,块极大值的估计过滤掉较多有效信息,使得模型最后在低置信水平下估计效果较差,而ES测度效果较好,这表明BMM模型仅适宜于预期损失ES测度;对于POT模型,最重要的是对于阈值的选取,首先基于超限函数图测度人民币汇率风险,通过回测检验,该方法下仅95%置信水平下的欧元风险价值VaR未通过检验,其余均通过,表明该方法能够很好的测度人民币汇率风险。鉴于超限函数图对阈值选取的主观性,本文又采用了峰度法选取阈值来进行补充,结果表明,在该方法下选取阈值测度人民币汇率风险,回测效果同超限函数图效果类似,同样是95%置信水平下的欧元风险价值VaR未通过检验,其余均通过,对比两种阈值测度的风险价值VaR及ES值,发现峰度法较超限函数图虽步骤更为繁琐,但结果更为保守、可信。最后,根据实证结果得出建议,为商业银行和涉外企业防范、测度人民币汇率风险提供参考。