汇率预测方法综述
基于时间序列GARCH模型的人民币汇率预测
基于时间序列GARCH模型的人民币汇率预测一、本文概述1、简述人民币汇率的重要性及其在全球经济中的地位人民币汇率在全球经济中具有举足轻重的地位，其不仅影响着中国经济的内外部平衡，也对全球经济格局产生深远影响。
人民币汇率的变动直接关系到中国的进出口贸易、资本流动以及外汇储备等多个方面，从而影响着中国经济的稳定与发展。
人民币汇率的变动对中国进出口贸易具有直接的影响。
汇率的贬值有助于提高中国出口商品的国际竞争力，促进出口增长；而汇率的升值则会降低出口商品的竞争力，对出口产生一定的抑制作用。
汇率的变动也会影响中国进口商品的成本，进而影响国内物价水平和消费者的购买力。
人民币汇率的变动对中国资本流动产生重要影响。
汇率的波动会影响国内外投资者对中国资产的估值和风险偏好，从而影响资本流入和流出的规模和方向。
稳定的汇率有助于吸引外资流入，促进中国经济的国际化进程；而汇率的过度波动则可能导致资本外流，对中国经济造成不利影响。
人民币汇率的稳定对于维护中国外汇储备的价值和安全也具有重要意义。
作为世界上最大的外汇储备国之一，中国需要保持汇率的相对稳定，以避免外汇储备价值的缩水。
同时，稳定的汇率也有助于增强国际社会对人民币的信心和认可度，推动人民币的国际化进程。
在全球经济中，人民币汇率的地位同样不可忽视。
作为世界第二大经济体和最大的贸易国之一，中国的人民币汇率变动对全球经济格局产生着重要影响。
人民币汇率的稳定与否直接关系到全球经济的稳定与发展，特别是在当前全球经济复苏乏力、贸易保护主义抬头的大背景下，人民币汇率的稳定更是显得至关重要。
人民币汇率的重要性及其在全球经济中的地位不容忽视。
为了维护中国经济的稳定与发展，需要密切关注人民币汇率的变动趋势，并采取有效的政策措施进行调控和管理。
也需要加强国际合作与交流，共同推动全球经济的稳定与发展。
2、阐述人民币汇率预测的必要性和意义随着全球化进程的加速和中国经济的持续崛起，人民币汇率作为连接国内外经济的桥梁，其波动与走势不仅关乎国内经济的稳定与发展，也深刻影响着国际经济格局。
使用机器学习算法的外汇市场预测方法
使用机器学习算法的外汇市场预测方法外汇市场一直以来都是国际经济交流中的核心领域之一。
人们常常想要利用先进的技术手段来预测外汇市场的走势，以获取更好的投资回报率。
而如今，随着机器学习算法的发展和应用，越来越多的人开始探索使用机器学习算法来预测外汇市场。
本文将介绍使用机器学习算法的外汇市场预测方法，并探讨其优势和限制。
使用机器学习算法的外汇市场预测方法首先需要有足够的历史数据作为训练集。
这些历史数据应该包含外汇市场的各种指标，如汇率、交易量、利率、经济数据等。
接下来，将这些指标作为输入，利用机器学习算法来构建预测模型。
常用的机器学习算法包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林等。
对于线性回归算法来说，它是一种使用线性模型来建立输入和输出之间关系的方法。
在外汇市场预测中，可以将历史数据中的各种指标作为特征，将未来汇率的变化作为目标变量，通过线性回归算法来建立模型，从而预测未来的汇率走势。
线性回归算法的优点是计算简单快速，但缺点是对于非线性问题的表现较差。
另一个常用的机器学习算法是支持向量机(SVM)，它是一种基于统计学习理论的分类算法。
在外汇市场预测中，可以使用支持向量机来识别和拟合数据中的模式，并进行未来汇率的预测。
支持向量机的优点是对于非线性问题有较好的拟合能力，但缺点是在大规模数据集上训练时间较长。
决策树是一种根据特征进行决策的算法，它通过构建一棵树状结构来表示数据的分类和回归规则。
在外汇市场预测中，可以使用决策树来建立模型，从而预测未来的汇率走势。
决策树的优点是易于理解解释，但缺点是容易过拟合训练数据。
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过构建多个决策树来进行预测。
在外汇市场预测中，可以使用随机森林算法来建立模型，从而预测未来的汇率走势。
随机森林的优点是对于非线性问题有较好的拟合能力，并且可以通过调整参数来控制过拟合的风险。
尽管使用机器学习算法的外汇市场预测方法具有一定的优势，但也存在一些限制。
汇率计算方法
汇率计算方法
汇率是指两种不同货币之间的兑换比率，它直接影响着国际贸
易和投资。
因此，了解和掌握汇率计算方法对于个人和企业来说都
至关重要。
在本文中，我们将介绍汇率计算的基本方法，帮助您更
好地理解和运用汇率。
首先，最常见的汇率计算方法是直接标价法。
这种方法是指以
外币为基准，以人民币为单位计价。
例如，如果美元兑人民币汇率
为6.5，那么100美元可以兑换成650人民币。
这种方法在国际贸
易中应用广泛，也是最为直观的计算方式。
其次，间接标价法也是一种常见的汇率计算方法。
与直接标价
法相反，间接标价法是以人民币为基准，以外币为单位计价。
例如，如果1人民币兑换0.15美元，那么100美元可以兑换成666.67人
民币。
这种方法在某些国家和地区也有一定的应用。
除了直接标价法和间接标价法，交叉汇率也是一种常用的计算
方法。
交叉汇率是指通过两种货币与第三种货币的汇率来计算它们
之间的兑换比率。
这种方法在跨境投资和外汇交易中经常使用，可
以帮助投资者更好地把握不同货币之间的关系。
除了以上提到的计算方法，汇率还受到市场供求关系、政府政
策和国际经济形势等多种因素的影响。
因此，对于个人和企业来说，及时了解汇率的变化，选择合适的汇率计算方法，是非常重要的。
总之，汇率计算方法是国际贸易和投资中必不可少的知识点。
通过本文的介绍，相信您已经对汇率计算有了更深入的了解。
希望
这些知识能够帮助您更好地处理国际交易和投资，取得更好的经济
效益。
汇率计算公式推导方法
汇率计算公式推导方法在国际贸易和金融交易中，汇率是一个非常重要的概念。
汇率是指一种货币兑换成另一种货币的比率，它直接影响着国际贸易和资金流动。
因此，了解汇率的计算方法是非常重要的。
在本文中，我们将介绍汇率计算公式的推导方法，帮助读者更好地理解汇率的计算原理。
首先，我们来看一下汇率的定义。
汇率通常用一个货币兑换成另一个货币的比率来表示，比如1美元兑换成多少人民币。
通常情况下，汇率是以一个国家的货币兑换成另一个国家的货币的比率来表示的。
例如，美元兑换成人民币的汇率可以表示为USD/CNY，欧元兑换成美元的汇率可以表示为EUR/USD。
在汇率计算中，有两个重要的概念，即直接汇率和间接汇率。
直接汇率是指一种货币直接兑换成另一种货币的汇率，而间接汇率是指通过第三种货币来进行兑换的汇率。
例如，如果要计算欧元兑换成人民币的汇率，可以通过欧元兑换成美元的汇率和美元兑换成人民币的汇率来计算。
接下来，我们将介绍汇率计算公式的推导方法。
汇率的计算通常涉及到两个货币之间的兑换关系，我们可以用数学公式来表示这种兑换关系。
假设我们要计算货币A兑换成货币B的汇率，可以用以下公式来表示：\[ \text{汇率} = \frac{\text{货币A对第三种货币的汇率}}{\text{货币B对第三种货币的汇率}} \]这个公式的推导方法是比较简单的。
我们知道，货币A对第三种货币的汇率可以表示为A/C，货币B对第三种货币的汇率可以表示为B/C，那么货币A兑换成货币B的汇率就可以表示为A/C除以B/C，即\( \frac{A/C}{B/C} \)。
进一步化简就可以得到上面的汇率计算公式。
另外，我们还可以通过利用汇率的交叉汇率关系来推导汇率计算公式。
假设我们知道了货币A对货币B的直接汇率，以及货币A对第三种货币和货币B对第三种货币的直接汇率，我们可以通过交叉汇率关系来计算货币A兑换成货币B的汇率。
具体的推导过程可以通过以下步骤来完成：1. 首先，我们可以通过货币A对第三种货币和货币B对第三种货币的直接汇率来计算货币A对货币B的间接汇率。
外汇汇率计算方式
外汇汇率计算方式外汇汇率是指两种不同货币之间的兑换比率。
不同国家或地区的货币由于各自的经济环境和政策因素的影响，汇率会不断波动。
人们通过外汇市场进行买卖交易来确定汇率，外汇交易的参与者包括商业银行、中央银行、金融机构以及个人投资者。
外汇汇率的计算方式受到多种因素的影响，包括货币供求关系、国家经济和金融政策、外汇市场预期等。
货币供求关系是汇率波动的主要因素之一、当一种货币的需求超过供给时，其汇率会上升；当一种货币的供给超过需求时，其汇率会下降。
因此，外汇市场的供求关系对汇率的波动有着直接的影响。
供求关系受到多种因素的影响，包括经济增长、通胀水平、利率差别、贸易收支和政府政策等。
国家经济和金融政策也会对汇率产生影响。
货币政策是通过央行的操作来调控货币供应量和利率水平的。
一些国家会采取货币贬值或升值来调整经济环境，影响汇率。
此外，财政政策、对外贸易政策以及外国投资政策等也会对汇率产生影响。
外汇市场参与者的预期也会对汇率产生影响。
市场参与者对汇率的预期会影响其交易行为，从而引起汇率的波动。
例如，如果市场参与者预期其中一种货币将会升值，他们可能会买入该货币，从而引起汇率上涨。
在实际计算外汇汇率时，可以使用不同的方法，包括直接报价和间接报价。
直接报价是指以一定数量的本国货币来换取一定数量的外国货币。
例如，一个美元可以换取多少日元，这就是直接报价中的数字。
间接报价则是指以一定数量的外国货币来换取一定数量的本国货币。
例如，一个日元可以换取多少美元，这就是间接报价中的数字。
外汇市场通常使用交叉汇率来表示两种非美元货币之间的汇率。
例如，欧元兑换成英镑的汇率可以通过将每个货币兑换成美元，然后将两个美元汇率相除来计算。
除了以上基本的汇率计算方式，还有一些其他的重要概念和计算方法，例如即期汇率、远期汇率和有效汇率等。
即期汇率是指当前市场交易中的实时汇率，用于进行即时的外汇买卖。
远期汇率是指将来一段时间内进行外汇兑换的约定汇率，用于进行远期外汇交易。
未来的汇率趋势分析
未来的汇率趋势分析未来的汇率趋势分析是根据当前经济形势、国际政治情况和货币政策等因素来预测未来汇率的变化趋势。
汇率是国际货币兑换的比率，是国际金融市场上的重要指标，对于国际贸易和投资有着重要的影响。
下面将从宏观经济、货币政策和国际政治三个角度对未来的汇率趋势进行分析。
首先，宏观经济因素对未来的汇率趋势具有较大影响。
经济增长、通货膨胀、利率水平等都会对汇率产生影响。
如果一个国家的经济增长强劲，通货膨胀率相对较低，以及利率水平相对较高，那么该国的货币价值可能会升值。
相反，如果一个国家的经济增长较慢，通货膨胀压力大，利率相对较低，那么该国的货币可能会贬值。
因此，未来的汇率趋势分析需要结合国家经济增速、通货膨胀、利率水平等因素来进行预测。
其次，货币政策对未来的汇率趋势也有重要的影响。
货币政策包括利率调整、货币供应量调控等措施，对汇率的走向具有直接影响。
如果一个国家的央行采取紧缩的货币政策，提高利率、减少货币供应量，那么该国的货币价值可能会上升。
相反，如果一个国家的央行采取宽松的货币政策，降低利率、增加货币供应量，那么该国的货币可能会贬值。
因此，货币政策的变化对未来的汇率趋势有重要的影响，需要密切关注各国央行的政策变化。
最后，国际政治形势也对未来的汇率趋势产生重要影响。
国际政治形势的不稳定、地缘政治冲突等因素都会引发汇率的波动。
例如，贸易战、地缘政治紧张局势等都会导致市场对风险的担忧，引发避险情绪，从而导致避险货币（如美元、日元）升值。
因此，在国际政治形势复杂多变的情况下，对未来的汇率趋势进行准确的预测是非常困难的。
综上所述，未来的汇率趋势分析需要综合考虑宏观经济、货币政策和国际政治等多个因素。
然而，汇率受多种因素影响，且受到各种突发事件的干扰，预测准确性有限。
因此，投资者在进行外汇交易时应谨慎，根据自身风险承受能力和对市场的判断，制定适合自己的投资策略。
汇率变动风险建模与预测模型研究
汇率变动风险建模与预测模型研究一、引言汇率是各国货币之间的相对价格，其波动对于国际贸易、投资、借贷等方面都有着深远的影响。
近年来，全球经济不稳定因素增加，汇率波动风险也随之增长。
因此，建立汇率变动风险建模与预测模型对于企业金融管理和国家宏观管理都具有重要意义。
二、汇率变动风险建模汇率的波动因素包括：基本面因素(如GDP、通货膨胀等)、外部因素(如金融危机、政治变化等)、市场行为因素(如资金流入流出等)等多种因素。
在建立汇率变动风险模型时需要综合考虑这些因素。
1.基本面因素模型基于基本面因素建模，通常是采用经济学模型，使用多元回归分析，预测汇率的长期变动趋势。
例如，可以利用购买力平价理论建立长期均衡汇率模型。
但是，基本面因素模型由于不考虑特殊的市场行为和外部因素，其预测效果受到限制。
2.外部因素模型基于外部因素建模，通常将重点考虑特定的外部因素变化对汇率的影响。
例如，可以对外汇市场政策变化、利率、股市变动等因素进行建模，但是外部因素的变化机制难以捕捉，其预测效果存在不确定性。
3.市场行为因素模型基于市场行为变化建模，通常将重点考虑资金流入流出、短期投机效应、市场情绪等因素。
例如，可以通过技术分析等手段建立技术指标，利用图表等方法刻画市场行为情况，从而对未来汇率做出预测。
然而，这种方法往往需要大量数据和专业知识，对建模人员的要求比较高。
三、汇率变动风险预测模型汇率变动风险的预测模型可以根据不同的时间范围分为短期预测和长期预测。
1.短期预测通常使用基于统计方法和计量方法的模型。
其中典型的方法包括时间序列建模和回归建模。
时间序列建模可以利用ARMA、ARIMA等模型，回归建模则可以利用随机游走、随机漫步等方法。
这些方法在实际应用中都具有一定的稳定性和有效性。
2.长期预测长期预测通常需要更详尽的数据和模型，需要进行深入的经济分析。
通常采用利率平价模型、购买力平价模型、资本流动平衡模型等建模方法。
这些模型在预测长期汇率变化时具有一定的优势。
外汇汇率预测
第一节 汇率预测的必 要性
一、外汇风险管理决策的需要
为了识别和测量各种外汇风险，需 要了解汇率变动的趋势和幅度，就必须 进行汇率预测。
二、制订企业经营计划的需要
跨国经营的企业由于有外币收支，因 而必须依据对未来汇率的预测，把外币收 支折合为本币收支，才能制定出企业未来 一定时期的综合经营计划，并安排预算。
1 13.3% S1 8 1 8.15% 8.3810
13.3% 8.15% 4.76% 1 8.15%
St 8 1 4.76% 8.3810
上述公式和计算说明，浮动的即期汇率会随着两国 的利率差别而改变；改变的幅度会和利率的差别一样， 但改变的方向刚好相反。
• 例:某年7月份，欧元的利率为4%，美元的利 率为13%，如果目前的汇率为0.63美元/欧元, 则一年后汇率为0.63*(1+13%)/ （1+4%)=0.6845美元/欧元.
• 2、只考虑了可贸易商品, 没有考虑不可贸易 商品，也没有考虑运输成本、交易成本和贸 易壁垒；
• 3、基期均衡汇率本身就很难找到。
二、费雪效应（Fisher Effect）
美国经济学家欧文·费雪（Irving Fisher） 认为每一国家的各义利率（i）、实质利率 （r）、和通货膨胀率（Ｐ）之间在如下关系：
• 套利现象：
• 如德国市场上计算机价格为1000欧元， 而美国市场上同样的计算机价格为800美 元，市场上欧元的即期报价为0.65美元， 显然1000欧元* 0.65≠800美元。
• 套利者支付1000欧元在德国市场上每购 进一台计算机，到美国市场上出售800美 元，兑换800/ 0.65=1230.77欧元，获利 230.77欧元。
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汇率预测方法综述作者：吴思来源：《经济研究导刊》2019年第23期摘要：汇率预测方法是学术界长期争论的话题，国内外学者的汇率预测方法可以分为四类，即基本因素分析法、技术分析法、市场分析法和组合分析法。
在系统介绍当前汇率预测方法理论体系的基础上，通过对比国内外关于各种汇率预测方法的研究成果，总结各类分析法的不足之处，以期为后续研究提供参考。
关键词：汇率;预测方法;综述中图分类号：F224; ; ; 文献标志码：A; ; ;文章编号：1673-291X（2019）23-0135-03随着经济全球化不断深入，预测汇率走势对一国政府、企业以及个人都具有重大意义。
但目前国内学术界关于汇率预测方法的文献综述很少。
本文力图梳理当前国内外关于汇率预测方法的重点文献，并分析各类汇率预测方法的不足，旨在为汇率预测方法的研究提供综述依据。
一、基本因素分析法基本因素分析法依据影响汇率变动的各种因素发生作用的方向和强度，来预测汇率变动的走势。
它以汇率决定理论为基础构建预测模型，通过OLS等回归分析法预测汇率的走势。
众多研究表明，基本因素分析法在实践中对汇率预测的结果往往不令人满意。
绝对购买力平价理论就被证实其预测准确度不高（陈浪南，1990;郑兰祥，2000）;货币模型虽具有长期预测效果，但对一年内的预测无效（Mark，1995）;利率平价理论的一些假设条件在现实中难以成立，加上影响未来汇率变动因素的复杂性，使利率平价理论在短期汇率的预测上有所偏移（蔡■霞，2006）。
有些学者甚至认为，过去30年间所有的汇率模型，包括货币模型、购买力平价模型、非抛补利率平价模型及巴拉萨—萨缪尔森生产率模型及四个模型的综合模型，没有任何模型的短期预测力能够稳定超过随机游走模型（Meese & Rogoff，1995;Cheung，等，2005;邓贵川，等，2016）。
后续研究学者则在对汇率决定理论模型进行修正后，取得了一定的成果。
例如，引入两国间债权债务关系，对传统的货币主义模型进行修正，建立汇率预测模型（袁伟，等，2014）;采用分位数回归法来估计汇率决定模型（关蓉，等，2017）。
也有学者不依靠汇率决定理论，而是根据一定的标准选出诸如货币供应量、外汇储备两国利率差、贸易条件等汇率的影响因素（袁达，等，1999;张蜀林，等，2016），并构建模型来对汇率走势进行预测，如魏巍贤（1998）构建的基于协整技术分析的汇率短期预测模型、张蜀林等（2016）构建的M-MIDAS模型。
还有学者构建汇率波动影响指标，如郝阳（2016）发现，基于“金融调整渠道”的汇率调整压力指标对汇率变动有很强的预测能力。
二、技术分析法技术分析法是指只依靠汇率过去的变动趋势，使用数学、统计学原理对未来的汇率走势进行预测。
汇率预测的技术分析法主要包括参数统计法、非参数统计法以及组合预测法。
（一）参数统计方法1.线性模型。
常见的汇率预测的线性参数模型有ARMA模型、ARIMA模型等，部分学者在汇率预测方面取得了较好的效果（范正绮，等，1997;马莉，等，2009），然而更多情况下用线性参数模型来预测汇率并不精确，其预测效果不如GARCH、STAR等非线性参数模型（许少强，等2007;刘柏，等，2008;刘姝伶，等，2008）。
2.非线性模型。
由于汇率的影响因素众多，利用线性模型预测的结果往往精度不高，因此许多学者构建非线性参数模型来预测汇率，并取得了不错的效果，如GARCH模型（惠晓峰，等，2003;苏岩，等，2007;魏红燕，等，2014）、EGARCH模型（戴晓枫，等，2005）、TAR 模型（苏玉华，2014）、STAR模型（刘柏，等，2008）、LSTAR模型（徐家杰，2013）以及贝叶斯平均分类回归模型（毕玉江，等，2016）。
同时，不少研究发现不同货币适用于不同的非线性模型，如李志斌等（2010）将ARCH类模型的汇率预测效果进行对比，发现TARCH模型较好地拟合了人民币对港币汇率的波动特征，GARCH模型则更好地拟合了人民币对美元汇率的波动率特征。
（二）非参数统计方法1.同质神经网络模型。
用同质神经网络预测汇率的研究很多。
Refenes等（1993）、T.D.Chaudhuri等（2016）采用神经网络方法预测汇率变动，认為神经网络在特定情况下有一定的预测效果，L.Falat（2016）则利用改造后的径向基神经网络提高了汇率预测精度。
Zhang 和Hu（1998）、孙柏和谢赤（2009）、王向宇等（2010）、钱晓东等（2010）、胡欢等（2014）分别用BP神经网络模型、层反馈（RNN2）网络结构模型、VLRBP神经网络模型、RBF神经网络以及Elman网络模型对汇率特别是短期汇率进行预测，并取得了一定的效果。
然而，同质神经网络模型并不适用于所有币种汇率的预测，如Kuan和Liu（1995）发现，神经网络只对日元、英镑兑美元的预测较为准确，但对加拿大元、德国马克及瑞士法郎兑美元的预测效果一般。
2.支持向量机模型。
支持向量回归（SVR）最早是Vapnik（1995）提出的用来解决分类和识别问题的非参数方法，后由于其强大的预测能力也被应用于金融和经济领域。
国内学者中陈诗一（2007）较早应用SVR方法预测中国、韩国、印度和瑞士四国货币兑美元的日汇率，证明SVR方法具有较强的预测能力。
方兆本等（2015）用基于自相关函数均值变点的HHT法对汇率数据进行降噪后，再利用SVR方法进行预测，发现预测精度有所提高。
3.马尔科夫链模型。
马尔科夫链中的某一时刻的数值仅与前一时刻数值相关，与其他历史时刻的数值无关。
若能证实汇率具有马尔可夫性质，则可利用马尔科夫链模型来预测汇率。
陈敏等（2007）和刘岩等（2007）分别运用马尔科夫链模型对人民币兑美元的汇率进行预测，预测结果与实际情况相符。
张成虎等（2010）利用马尔科夫区制转移模型对人民币兑美元汇率进行预测，同样取得了不错的效果。
4.其他非参数统计方法。
除以上三种方法外，国内外学者还运用其他如遗传算法模型（贾光峰等，2008）、灰度预测模型（张渊渊，等，2011）、小波分析（殷光伟，2011）等非参数方法来预测汇率。
（三）组合预测法组合预测法最早由Bates和Grange（1969）提出。
它能改进单项预测方法的不足，提升模型的预测精度。
Hu和Tsoukalas（1999）用不同的GARCH模型预测条件波动，并对这些预测值进行线性和非线性组合，结果表明，用神经网络进行非线性组合的预测效果是最好的。
Tseng等（2002）、Zhang（2003）和Yu，Wang和Lai（2005）则分别将SARMIA模型、ARIMA模型和GLAR模型与神经网络模型组合进行预测。
谢赤和欧阳亮（2008）通过比较同质神经网络模型、异质神经网络模型以及神经网络组合模型，发现神经网络组合模型能更好地预测汇率的变动趋势。
洪嘉灏等（2016）提出将汇率时间序列中线性部分的数据通过随机游走模型进行模拟，剩余的非线性残差部分用前馈神经网络和诶尔曼神经网络处理的组合预测方法，证明该组合预测方法的预测精度优于单项预测模型。
傅魁等（2018）运用改进的集成经验模态分解（MEEMD）和模糊灰色关联度分析，发现MEEMD组合模型的预测效果优于其他单模型和组合模型。
尽管组合预测模型在预测精度上优于单项模型，但由于单个组合预测模型总是基于特定时段汇率的波动特征，使得组合预测模型的通用性大打折扣，更为适用短期汇率预测。
不少学者则试图构建高自适用性模型来解决这一难题，如蒋传进（2017）基于单项模型的偏度、误差方差比、预测步长和相关性四个因素构建拥有自适用性的模型遴选程序，使得组合模型能够根据汇率特征自动筛选出适用性最高的模型，从而提高模型的普适性。
三、市场分析法市场分析法是指利用当前市场汇率行情来估计未来即期汇率的方法。
韩立岩等（2007）利用2004年芝加哥商品交易所的美元—欧元期货期权的信息，分析发现隐含偏度、隐含波动率与每日汇率变化率有紧密联系;李艳丽（2017）通过对2005年7月至2016年5月境内外四种不同期限的人民币远期汇率和即期汇率进行分析，发现期限越短，人民币远期汇率无偏性表现越好，流动性、广度和深度更强的外汇市场的远期汇率对未来汇率预测的无偏性更好。
孔仪方等（2012）则认为，应考虑远期汇率、国内利率与国外利率对即期汇率变动趋势的综合影响，运用由远期汇率指标测算而得的贬值压力指标取代远期汇率指标本身，分析其对即期汇率市场的价格传递效应。
四、组合分析法组合分析法指的是结合基本因素分析法、技术分析法以及市场分析法中两种及两种以上的方法预测汇率走势的方法。
基本因素分析法基于多种假设条件，在短期汇率预测上存在困难。
而技术分析法缺乏理论依据，无法对中长期汇率进行预测。
组合分析法的出现，通过取长补短，能够弥补各类汇率预测法的短板。
（一）基本因素分析法与技术分析法结合由于汇率波动不仅受自身波动规律的影响，而且还会受到众多宏微观经济因素的影响，因此汇率预测组合分析绝大多数情况是将基本因素分析法和技术分析法结合进行。
国外学者中，Guerand（1989）最早采用组合分析法，得出中、短期预测组合模型对外汇市场的预测是有效的。
国内学者中唐小我等（1996）构建的粘性价格模型和单变量时间序列模型的组合模型对中长期汇率的预测效果优于随机游走模型。
江春等（2018）将多种汇率决定模型、计量模型相结合对人民币兑美元汇率进行预测，发现泰勒规则模型预测能力高于随机游走模型。
在基本因素分析和技术分析的组合模型中，异质神经网络模型的研究最多，它将基本因素法和人工神经网络模型结合起来预测汇率。
Shazly（1997）选取一个月欧洲美元存款利率、一个月欧洲外币存款利率、即期汇率和一个月的远期汇率作为输入变量，预测一个月后的即期汇率，证明神经网络的预测效果比通过远期汇率进行预测的效果要好。
惠晓峰等（1998，2005）则选取两国的CPI和GDP、利率差、货币供应比、净出口额、外汇储备等变量，用模糊神经网络进行汇率预测，具有较高的预测精度。
徐立本等（2005）以消费物价指数为输入变量，以汇率为输出变量构造了人民币汇率的预测模型，结果显示其预测效果明显优于随机游动模型。
（二）技术分析法与市场分析法结合将技术分析法与市场分析法结合来预测汇率的研究不多。
侯铁珊等（2013）将1月期人民币NDF作为输入变量，使用非线性自回归神经网络对人民币汇率进行预测，发现NDF参与汇率预测是有效的。
五、结论本文通过总结分析国内外学者关于汇率预测方法的理论和实证研究，发现各汇率预测方法虽然通过计量经济学原理能够对汇率波动的方向、大小进行预测和量化，但由于自身存在缺陷，导致预测精度有限。