汇率是在国家宏观经济运行指标体系中占据重要地位的指标之一,其大小标识两种不同货币之间的兑换比例,其波动反映一国货币的供求变化,对宏观经济调控起到参考和分析的作用。自1973年以美元和黄金为基础的布雷顿森林体系崩塌以来,世界各国相继采用浮动汇率制,汇率预测逐渐在世界金融领域被广泛关注并使用,更准确的汇率预测能为银行和企业等汇率数据使用者提供更好的交易决策指导。从风险规避角度来说,准确的预测汇率可以在一定程度上提高风险规避能力,降低相关金融资产受损的概率。从经济学的追求最大化收益角度来说,增加预测汇率的准确性能为实现最大化目标的决策过程提供依据和助力。研究汇率预测的文献众多,不同的汇率决定理论和各种汇率预测方法都在不断寻求更优的预测力,汇率预测的相关研究正在持续发展。鉴于此,为了发现新的汇率预测方法,得到更高的汇率预测准确度,本文基于非参数理论研究汇率波动及其预测方法。从方法论角度来讲,非参数方法较任何参数方法、半参数方法都具有更大的灵活性,但为了克服“维数魔咒”,本文提出了非参数可加模型来研究汇率问题。非参数可加模型中的未知函数将通过它们在适当的函数空间的正交级数展开来逼近和估计(即sieve方法)。因此,非参数可加模型在方法论上应该优于文献中常见的参数模型和随机游走模型。本文研究的模型的创新之处在于“函数空间”的选取上,考虑一个希尔伯特空间:L2{[a,b],φ(x)}空间,该空间包括所有在闭区间[a,b]上平方可积的函数(以φ(x)dx为测度)。用希尔伯特函数空间中的一组正交基来展开模型中的未知函数,其部分和可以充分地逼近这些未知函数,从而得到模型的解。为了验证模型的预测效果,对模型进行实证研究,模型的实证研究分为两部分。第一部分选取汇率预测文献中广为使用的汇率数据,在利用数据得到模型的解之后,用该模型做样本外预测,计算预测的损失函数并将得到的预测值与真实值进行对比检验。研究结果表明,非参数可加汇率预测模型无论是与常见的参数模型相比,还是与被称为最难超越的汇率预测基准模型(即随机游走模型)相比,其预测的五个国家的汇率数据的均方根误差都是最小的。这一方面说明非参数可加汇率预测模型有较好的样本外预测力,另一方面也有力地证明了随机游走模型并非真的难以超越(米斯和罗戈夫之谜,见正文)。实证研究的第二部分对最新的人民币兑美元汇率数据进行预测,计算预测的损失函数并将得到的预测值与真实值进行对比检验,也获得了理想的预测结果,说明模型对当前经济环境下的人民币汇率有较佳的适应性和较强的预测力。本文的模型和结论又为汇率预测这一研究领域提供了新的研究思路和方法,也有助于消除汇率难以预测的悲观基调。