近年来全球重大事件频发，引发金融市场震荡。金融市场是现代经济社会中的核心部门，金融系统的稳定性关乎于整个国家和地区的安全。随着全球市场化程度扩大，各国间贸易往来密切，外汇市场的波动牵动着每个国家。重大事件的发生常常会造成汇率的剧烈波动，进而波及社会各行各业。因此，研究重大事件对外汇市场收益率影响的过程机理、冲击程度，探究重大事件对外汇市场收益率波动性的影响，无论对投资者还是当局者都有很强的现实意义。　　本文的研究主要从两方面展开，一是采用了序列异常点探测的方法，利用基于ARIMA干预模型的时间序列异常点探测方法进行研究。通过序列异常点的探测，客观地界定了重大事件的影响类型及过程，并选取了不同跨度的时间窗口进行研究以保证结果的稳定性。二是利用探究到的结果有效地划分了事件影响前、影响中以及影响后，将结构变点引入到GARCH模型中构建了三阶段变结构GARCH模型，通过对比未考虑结构发生改变的以及考虑了结构发生改变的模型拟合结果，对重大事件影响下外汇市场波动性发生的变化进行了分析。同时，引入主观意义上的结构变点选择方式进行对比，对两种结构变点选择下构建的变结构GARCH模型的拟合效果和预测效果进行反复比较，选出了更加精准的波动性分析模型。　　本文以英国脱欧事件为背景，采用周期频率为30分钟的汇率数据进行实证，包括英镑、欧元、日元、瑞士法郎以及人民币兑美元五支汇率，研究的结果表明:重大事件确实会对外汇市场造成巨大冲击影响，且影响类型是持续性的。最主要的冲击影响一般出现在事件发生过程中，外汇市场会提前对事件做出预判，从而出现市场震荡。在波动性上，重大事件的发生会导致外汇市场收益率波动性结构发生改变，事件发生过程中的波动程度远远高于事件发生前后，用传统的GARCH模型分析此时的外汇市场会造成波动伪持续性，采用变结构的GARCH模型分析重大事件对外汇市场收益率波动性影响更加科学有效。利用序列异常点探测方法确定结构变点构建的三阶段变结构GARCH模型比主观上确定结构变点建立的模型在拟合效果和预测精度上都表现更好，方法具有可行性。