随着经济全球化、金融一体化趋势的发展,国际贸易往来日益密切。由于汇率风险是多个经济主体的主要风险,因而汇率波动就成为他们关注和研究的首要重大问题。风险是由资产价值或是价格的波动性引起的,要对风险进行深入分析和研究,则首先要研究市场的波动性。汇率定价理论曾经是各国汇率政策制定的参考和依据,这些定价理论对汇率波动研究和实践操作有不同程度的指导意义和作用。但随着研究的进一步深化,发现其局限性越来越大,理论中多个假设过于严格,在实际市场中无法验证。上世纪60年代发展起来的有效市场理论,曾经风靡全球金融市场研究领域,随后不断地被学者们研究、借鉴和运用在金融实践中进行分析。在有效市场理论推出后,很多学者建立各种模型论证该理论的正确性,但结果仍不是很好。其主要问题还是假设条件上的严格限制,在现实中很难找到满足该假设条件的市场。同样,用有效市场理论来解释外汇市场的波动性,在理论论证和实践论证中也不够严谨充分。Engle(1982)创造的一种波动性模型--ARCH模型,经过学者们多方面的探讨研究,获得较大突破,随继逐渐发展和推进,演变为庞大的ARCH模型家族。该模型比较形象地描述了金融市场中时间序列的尖峰厚尾、族聚的波动性现象,并且在研究领域和实践操作中被广泛应用。本文运用ARCH族模型对三个汇率时间序列(GBP/USD、USD/CNY和USD/CNY时间序列)进行了重点研究,其中发现三个时间序列的波动都有尖峰厚尾分布,都存在ARCH效应,但没有发现“杠杆效应”。GBP/USD、USD/CNY时间序列都存在持久性较强的信息冲击,而EUR/USD序列分析中,持久性强的信息冲击并不明显, EUR/USD时间序列短期信息冲击比较强。同时发现USD/CNY时间序列波动存在单向波动幅度大,波动幅度变化频率小的异常现象,这是论文的突破点之一。最后,论文把ARCH族模型估计出的条件异方差引入到VaR风险计量中,进行VaR值的检验和分析,VaR值能把风险进行量化估计,应用者就能直观的观测和监视风险。分析和研究中发现,时间序列的残差分布假设的选择是模型估计和VaR值计算的关键之一,得出残差T分布假设下计算出的VaR值能最有效覆盖风险。置信水平的高低选取也是VaR计算的难点,其主观判断性强,在实践操作中至今没有统一标准,这有待进一步的探讨研究。从各个时间序列的模型估计计算结果看,USD/CNY时间序列的VaR估计和计算效果相对差于前两个时间序列的结果差,单用VaR方法对人民币汇率进行风险管理是不够的,该方法上还有很多问题值得深入研究。