汇率是国际金融市场中十分重要的变量之一,分析并掌握它的波动特征不仅对银行等金融机构的外汇风险管理有重要的意义,同时也为国家研究并开拓汇率衍生品(包括远期汇率、汇率期权以及外汇掉期等)市场提供基础性的作用。自2010年6月重启汇率形成机制改革后,我国政府逐渐放开了对汇率波动幅度的限制,汇率波动率的市场化特征也变得越来越明显。此时我们似乎应将研究的重点从宏观汇率制度的选择问题,转移至微观人民币汇率波动情况的探讨中,以更加科学的分析人民币汇率问题。金融时间序列中普遍存在着波动现象,针对波动现象建立的模型主要包括两大类：GARCH族模型和SV族模型。但是以往研究对两类模型在我国汇率收益率序列拟合精度的比较上,并无明确的区分。因此,本文通过选取合适的汇率数据,综合分析其波动特征,进而选取并建立合适的GARCH模型和SV模型,最后依据一定的评判标准,对以上两类模型的拟合情况进行比较分析。由于央行为了应对国际金融危机的影响,于2008年7月至2010年6月对我国的汇率管理进行了适当的调整,期间主要是控制人民币兑美元汇率的波动幅度,因此在这个时间段内,人民币兑美元汇率受政府干预的影响比较严重,掩盖了市场的作用。为了能更好的反映实行二次汇率改革后的我国汇率市场的面貌,本文拟选取2010年7月1日-2016年3月4日的美元兑人民币和欧元兑人民币的汇率数据以及2012年4月30日-2016年3月4日的美元兑离岸人民币的汇率收盘价格数据,进行汇率波动情况的分析。首先本文试图从汇率收益率波动的集聚性、收益分布的尖峰厚尾性、波动的杠杆效应以及波动的长记忆性出发,进行人民币汇率波动率各相关性质的检验,以综合分析我国外汇市场的特征。通过以上各类检验可知,我国的汇率收益率分布具有明显的尖峰厚尾性和波动的集聚性,且由收益率波动的时序图可以看出,随着我国汇率市场化改革的进一步深化,汇率市场的波动性呈现增加的趋势,同时随着2015年8月11日央行宣布调整汇率中间价,美元兑人民币汇率发生了超常规的波动变化,人民币连续3天贬值幅度逾3%,这进一步体现了汇率市场对信息的反应十分敏感,汇率市场化程度加深；对于波动率杠杆效应的分析,本文首先检验了不同汇率收益率序列的ARCH效应,得出了欧元兑人民币收益率序列不存在ARCH效应的结论。由于欧元序列不具有ARCH效应即其残差平方序列不存在自相关性,因而该序列不适于采用GARCH族模型进行拟合,所以在后文的建模分析中本文选用了SV族模型。而对于具有ARCH效应的美元兑人民币以及美元兑离岸人民币序列,本文通过建立EGARCH模型得到了美元兑人民币具有较明显的杠杆效应,而美元兑离岸人民币的收益率序列由于对同等程度利好消息的反应更大,因而不存在杠杆效应的结论；在对于波动率长记忆性检验的方面,本文采用了修正R/S分析法进行检验,通过比较Hurst指数,得出了以上三种汇率收益率序列均具有长记忆性的结论,同时本文绘制了三者的log-log图(即log(n)与log(R/S)n),分别得到了它们的最大记忆长度。但是与以往研究不同的是,三者的Hurst指数均在(0.55,0.65)范围内,长记忆性较弱。其次,针对我国汇率波动率具有长记忆的特征,分别对美元兑人民币收益率序列、美元兑离岸人民币收益率序列以及欧元兑人民币收益率序列建立FIGARCH模型和长记忆的LMSV模型,并选取平均绝对值误差MAE和预测值与实际值的对比图来比较两个模型的拟合效果,经比较本文得出了LMSV模型具有更好的拟合精度。最后,本文总结了我国汇率市场的波动特征,同时分析文章研究的不足之处,并提出对未来汇率市场化改革以及汇率波动率建模等相关问题的展望。本文的创新点在于：一是在数据的选取方面,本文选择了美元、欧元兑人民币以及美元兑离岸人民币的汇率数据作为研究对象。通过美元与欧元兑人民币汇率数据间的综合研究可以较为全面的得到我国汇率市场收益率的一般特征,另外通过美元兑人民币以及美元兑离岸人民币汇率数据对比分析,可以得出我国汇率市场离岸与在岸性质的差异,以更好地为我国汇率市场化改革献计献策。二是模型的选取方面,本文选择了EGARCH 、FIGARCH和LMSV模型作为研究手段。通过综合使用EGARCH模型和FIGARCH模型全面分析了我国汇率收益率波动的杠杆性和长记忆性,同时在对数据进行拟合建模时分别选取了长记忆GARCH模型和长记忆SV模型,通过比较二者的拟合精度可以对两类模型做出比较,为今后的研究提供帮助。