本文在对神经网络模型与VAR方法的应用及实现进行详细介绍的基础上,讨论了应用神经网络模型与VAR对中国银行汇率风险管理进行优化的可行性,形成一套具有一定实际意义的风险管理优化方案。本文首先对文中所采用的两个风险管理模型进行了介绍。在对神经网络模型进行介绍时,选取了2009年12月31日至2013年3月1日共760个人民币对美元中间价作为样本,利用MATLAB软件建立神经网络模型,通过建立模型、训练模型、测试模型等三个步骤实现神经网络模型对外汇中间价的预测,获得的测试结果与实际数据基本吻合,证明了神经网络模型在汇率预测方面具有较高的准确度。在对VAR方法进行介绍时,选取2009年12月31日至2013年1月4日共724个交易日人民币对美元外汇中间价作为实证样本,采用报酬率计算公式为预测公式,获得资产组合价值分布图,最后以99%的置信区间获得VAR数值,经过以上四个步骤实现VAR的测算。在完成对神经网络模型与VAR实现的介绍基础上,从风险管理组织架构、外汇交易市场风险管理、外汇交易操作风险管理等三个角度,对中国银行现行的外汇风险管理系统进行详细分析,并利用神经网络模型与VAR从以上三个角度对中国银行风险管理进行适用性分析,得出神经网络模型与VAR对中国银行风险管理的优化具有适用性的结论。在以上评价的基础上,将神经网络模型与VAR与中国银行风险管理现状相结合,从中国银行风险管理组织架构、市场风险管理、操作风险管理三个方面进行优化,与原有风险管理管理系统进行对比,优化后的风险管理系统有助于提高中国银行的外汇风险管理水平,具有良好的应用潜能。