Работа посвящена количественному анализу сложного поведения ключевых валютных курсов и его влияния на качество управления риском международного портфеля, в котором стандартные модели, опирающиеся на нормальное распределение доходностей, оказываются недостаточными. Цель исследования состоит в том, чтобы оценить, насколько учет условной волатильности, тяжелых хвостов и смены рыночных режимов повышает точность измерения рисков и эффективность портфельных стратегий. Эмпирической базой служат дневные котировки закрытия для пар EUR USD, GBP USD и USD JPY за период с 2005 по 2023 годы, на основе которых рассчитываются логарифмические доходности и дескриптивные показатели. Первичный статистический анализ выявляет отрицательную асимметрию, значительный положительный эксцесс и кластеризацию волатильности, а тесты на нормальность отвергают гауссовскую гипотезу, что обосновывает переход к более гибкому моделированию. В методологической части используются модели семейства GARCH, включая асимметричные модификации, с различными предположениями об условном распределении ошибок, среди которых нормальное, распределение Стьюдента и обобщенное распределение ошибок, а также их расширение с марковскими переключениями, позволяющее описывать состояния низкой и высокой волатильности с эндогенно оцениваемыми вероятностями перехода. На базе полученных параметров вычисляются прогнозные значения показателя Value at Risk на уровне доверия 99 процентов с применением исторического подхода и параметрических схем, а затем проводится бэктестирование с использованием критерия Купика для проверки соответствия ожидаемой и фактической доли пробоев. Результаты показывают, что модели, основанные на нормальном распределении или игнорирующие смену режимов, систематически недооценивают хвостовые риски, тогда как спецификация с распределением Стьюдента и марковскими переключениями обеспечивает долю пробоев, близкую к целевому уровню, и наибольшие значения статистической значимости теста охвата. На заключительном этапе строится портфель из исследуемых валютных активов и сравниваются пассивная стратегия, наивная диверсификация и активные стратегии оптимизации по Conditional Value at Risk, основанные на оценках GARCH и модели с переключением режимов. Показано, что включение продвинутых оценок риска в критерий оптимизации одновременно повышает среднюю доходность, снижает волатильность, увеличивает коэффициент Шарпа и уменьшает максимальную просадку, а наибольший выигрыш достигается при использовании модели с режимными переключениями, что подтверждает ее практическую ценность для риск менеджмента международных портфелей.