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汇率作为开放经济条件下一国调节内外经济平衡的重要工具之一,它的变动将对该国的经济增长产生直接影响。汇率的决定取决于对汇率变动趋势的认知,对汇率水平动态变化的刻画和特征的掌握有助于汇率决定模型的构建及预测,同时汇率与宏观经济其余变量之间的相互影响关系同样基于汇率时间序列的波动特征。随着我国外汇管理体制的改革,我国外汇市场的波动日益明显,国际事件对我国外汇市场的冲击也日益显现,外汇市场风险不断增大。为了及时地应对重大事件的冲击、更好地规避人民币汇率风险,研究人民币汇率的波动性规律成为当今必要的研究课题。根据人民币汇率序列从波动较小阶段进入波动较大阶段的特点,本文主要依据Bayes方法对人民币汇率时间序列进行诊断研究,试图找出突变点的个数及位置,分析引起人民币汇率序列趋势波动的原因。本文旨在通过引入Bayes推断的基本思想,通过构造似然函数,基于先验分布以及样本信息,采用Gibbs抽样检测突变时点,并利用后验优比判断突变点个数。然后,根据诊断出来的变点个数与日期,通过寻找与变点日期相近的重大事件,分析变点出现的原因。首先假定待研究参数的随机变量分布族；其次根据过去的经验及其他相关信息来确定其先验分布；再次采用WinBUGS实现Gibbs抽样,得到待研究参数的近似边缘后验密度；最后在获得后验分布后,进行所研究变量的统计推断。在上述原理分析的基础上,本文以1994年1月至2014年2月月度名义人民币汇率时间序列为实证分析对象,进行变点诊断研究。首先确定变点的个数,之后依据检测到的突变时点将人民币汇率时间序列划分为不同的波动时段,加入虚拟变量,再次对人民币汇率时间序列的波动特征进行研究,试图找出突变点产生的原因。本文的研究结果表明,人民币汇率时间序列存在2个突变点,分布位于2005年8月和2008年7月。汇改后,我国外汇市场受到国际事件的影响大大增加,国外事件对我国外汇市场的冲击是不容忽视的。因此,投资者不能只关心国内的体制改革以及经济环境变化,应该更多地关注国外经济事件的影响。我国的汇率管制体制改革对人民币汇率有着重要的影响,在进行外汇管理体制改革时,决策层应该更加慎重,应避免外汇市场出现大起大落的情况。