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自2005年7月21日我国宣布实行参考一篮子货币的有管理的浮动汇率制度以来，人民币对美元名义汇率就呈现出小幅、渐进的升值特征。而在2008年7月以后，名义汇率的升值幅度更是超过了16%。2010年6月人民币汇改再次启动以来，人民币汇率呈现出双向波动的特征，2011年12月28日，人民币对美元中间价报6.3146，再创汇率改革以来的新高。在此升值幅度的同时，人民币汇率的双向波动特点进一步加强。2012年4月14日，中国人民银行正式对外宣布从16日开始，银行间即期外汇市场的人民币对美元交易价的浮动范围扩大为10%，这无疑加大了我国外汇风险管理的难度，因此，如何对汇率风险进行准确测度成为我国汇率风险管理中最重要的问题之一。本文采用贝叶斯波动阈值组合模型，利用几种典型的GARCH模型和SV模型对人民币汇率的波动进行拟合，采用MCMC模拟方法估计其参数，然后提取其残差项并对其尾部进行POT建模，计算其VaR与CVaR值，从而克服以往单模型对人民币汇率波动风险值估计的片面性并降低传统的参数估计方法在低频高损的小样本数据下的估计误差问题。研究结果表明：基于MCMC模拟方法的组合模型能提高美元/人民币汇率的风险度量精度，单模型则低估了我国外汇市场收益率的极端风险值；在组合模型中，SV-POT模型要优于GARCH-POT模型，且SV-M-POT模型的风险值计算最为精确，说明了加入风险补偿项能更加真实的刻画我国外汇市场收益率的极端风险值；采用修正指标CVaR值的计算有助于我们更准确的度量人民币兑美元汇率的风险值。