作为国际金融重要的组成部分,汇率一直是人们研究与讨论的热点问题。自2005年7月21号起,我国开始实行以供求为基础、参考货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。在新的浮动汇率体制下,人民币汇率频繁而大幅度的波动,给我国经济带来很多不利的影响,汇率风险增加,投机加强,也加大了经济金融市场的不稳定性。如能及时、准确地预测未来一定时间内人民币汇率的变动将具有很重要的意义。本文首先讨论了汇率预测方法的进展,支持向量机用于预测的综述以及其所存在的问题,接着介绍了支持向量机的原理、平滑支持向量机以及局部加权回归原理。之后,讨论了支持向量机在实际应用中所存在的对不同训练样本点具有相同误著惩罚问题,通过借鉴局部加权回归算法来改进支持向量机参数C,并且在求解优化问题时,将原约束问题转化为无约束的凸二次规划问题,进而得到新模型的方案:加权平滑支持向量回归模型(w-SSVR),并且作了相应的对比试验验证算法的性能。在分析经典汇率决定理论的基础上,结合人民币的具体情况,选择了中美两国的10个宏观经济指标作为影响汇率的因素,构建了基于这10个结构变量的加权平滑支持向量回归汇率预测模型,利用1999年1月到2008年3月的数据,进行汇率预测的实证研究,实证结果表明,加权平滑支持向量回归模型的预测精度比一般的支持向量回归模型的预测精度要高,MAPE只有0.298%,拟合效果很好,表明该模型对汇率的预测是可行的。最后,尝试调整结构变量,从预测结果的评价指标看,对结构变量的调整与优化的效果很好,进一步提高了预测的精度。