2005年7月21日，我国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以来，汇率波动日趋频繁，自2010年6月份央行宣布重启汇改以来，人民币双向波动态势更趋明显。随着我国汇率制度改革市场化的发展，汇率的更大幅度的频繁波动将使得商业银行所面临的汇率风险越来越大，给商业银行的汇率风险管理提出了更高的要求。现阶段汇率风险已引起各方的高度关注，如何控制和有效防范汇率风险在我国商业银行风险管理中的作用日益突出，而控制和有效防范风险的前提是准确地度量和预测风险。因此，对我国商业银行汇率风险管理的核心环节——汇率风险度量进行研究，找出现阶段更适合我国商业银行进行汇率风险度量的模型具有重要的理论和现实意义。　　 商业银行汇率风险管理的核心环节是风险度量，而相关性分析及刻画金融资产收益的联合分布是度量金融资产组合风险的中心问题。一般情况下，金融资产收益的分布都呈现出“尖峰厚尾”特征，传统的多元正态分布及线性相关关系假设都可能会对实证的结果产生偏差或误导[1]。而Copula函数不限制边缘分布的选择，可以构造灵活的多元分布。运用Copula理论构建金融分析模型时，可以将边缘分布与随机变量之间的相关结构分开来研究，其中它们的相关结构可以通过一个Copula函数来描述[2]，这不仅简化了建模问题，而且有效弥补了传统多元统计与相关性假设的不足，可以较好地度量资产组合的VaR。　　 长期以来，国内通过结合Copula理论和GARCH模型来构建多变量金融时间序列模型并用来研究汇率相关性的文献不多，用其度量汇率市场风险的更是少见。　　 因此，本文首先从汇率风险的形成原因、汇率风险的计量方法等方面系统性地阐述分析了商业银行汇率风险管理的理论基础，然后指出了我国商业银行目前阶段所面临的汇率风险的种类，研究了汇率风险管理的现实状况，分析引入Copula-VaR方法度量我国商业银行汇率风险的必要性与可行性，最后尝试性地引入Copula-VaR方法对我国商业银行汇率风险管理的核心环节——风险度量进行实证研究，以期找到能较准确地度量或者预测我国商业银行汇率风险的模型方法，旨在为我国商业银行、监管部门等规避汇率风险提供理论参考和决策依据。