1973年布雷顿森林固定汇率体系崩溃,以及1976年牙买加协议正式承认浮动汇率制合法性以来,各主要发达国家纷纷放弃原来的固定汇率制；实行了浮动汇率制度,美元、欧元、日元、马克、英镑等主要货币之间汇率波动剧烈。1997年亚洲金融危机的爆发,又使人们认识到汇率风险带来的巨大危害。由此,汇率风险作为市场风险的一种,也越来越受到监管当局和各受汇率影响的机构的重视。中国加入WTO后金融市场将会逐步开放,我国的外汇市场将面临更大的风险。而且,2005年7月21日起,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的有管理的浮动汇率制度。此后人民币汇率波动频繁,我国各涉外经济主体面临的汇率风险越来越大。有效地管理汇率风险已成为相关机构的当务之急。管理汇率风险的前提是测度汇率风险,目前,国际流行的风险测度工具是VaR (Value at Risk)模型。国外对VaR的研究比较成熟,已成为各银行、非银行金融机构度量风险的标准方法。中国的一些机构也已开始运用VaR模型来测度汇率风险。国内对于人民币汇率风险的研究很少,计算风险价值的方法也比较简单,利用极值理论对其进行研究的更是少之又少。汇率改革后人民币汇率波动频繁,尤其是欧元和日元对人民币汇率,波动更是剧烈,而传统的计算VaR的方法,对于非正常波动或者极端波动的事件和情景表现不好。因此,文章引入极值理论中POT模型(称为静态极值方法),用广义帕累托分布去拟合美元、欧元、日元、港元对人民币汇率损失序列的尾部来计算VaR,以2005年7月25日至2010年3月31日为样本区间,并计算ES值作为风险价值VaR的补充。计算出的VaR值和ES值清楚地显示了人民币汇率风险的大小。鉴于目前我国机构采用的历史模拟法,本文也用历史模拟法计算VaR,并运用Kupiec返回检验对历史模拟法、静态极值理论两种模型进行检验。结果表明,在处理欧元、日元对人民币汇率数据时,极值理论的方法要优于历史模拟法,但在处理美元、港元对人民币汇率数据时,由于2009年以后两种汇率波动很小,因此两种方法的效果都不是很好,尤其是在低置信度下。静态极值理论计算VaR的方法,忽略了金融资产收益率分布的时变性和集聚性,为克服这一问题,本文尝试引入描述收益率序列时变性和集聚性较好的GARCH模型,将其与极值理论结合,也即动态极值理论的方法来度量美元、欧元、日元、港元对人民币汇率的风险。目前,国内还未有运用动态极值理论对人民币汇率风险的研究。考虑到金融时间序列的特征及其误差项的尾部分布,文章采用GARCH(1,1)-t模型与极值理论进行结合,组成GARCH(1,1)-t-EVT模型来测度风险。计算出风险价值后,运用Kupiec返回检验及比较图对动态极值方法、静态极值方法、历史模拟法三种方法的效果进行比较分析。结果表明,对于欧元、日元对人民币汇率损失序列,三种方法拟合效果都比较好,动态风险测度相对静态而言能够更灵敏地反映市场价格行为的变化；但对于美元、港元对人民币汇率损失序列,静态极值理论和历史模拟法的拟合效果都不好,都大大高估了风险,风险测度误差较大,但动态极值理论计算出的VaR准确的反应了实际损失值的变化。总体来说,相对于历史模拟法,静态极值理论的方法在测度人民币汇率风险时,效果更好一些；相对于静态极值理论方法,融合GARCH模型和极值理论的动态VaR,能更好地拟合人民币汇率损失序列的变动,损失变动剧烈时,VaR值也随之波动,动态VaR值具有动态的特点,与实际损失值的变动吻合得很好。