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随着中国人民币国际化程度的不断加深、资本账户的逐步开放和人民币定价机制的改革深化，人民币汇率波动性有了明显增强的趋势。2014年以来，人民币兑美元结束了单边升值态势，进入双向波动区间。随着中国经济的快速发展，人民币在国际上的影响力也在与日俱增，人民币的国际使用发展迅速。2015年11月，国际货币基金组织(IMF)宣布将人民币纳入特别提款权(SDR)货币篮子。中国步入了人民币国际化的新阶段，汇率在中国国民经济中的重要作用凸显。准确地预测汇率走势，科学地分析汇率变化，具有重大的理论意义和现实意义。 本文从理论上构建了一个新的系统全面的综合集成汇率预测方法: 首先，从中国汇率数据特点角度，系统性地研究了离岸人民币即期汇率(CNH)和在岸人民币即期汇率(CNY)在突发事件影响下的先行滞后关系;从国内经济状况角度，剖析了国内主要经济变量与汇率的相关性关系;从国际经济形势角度，分析了在五次汇率改革的进程中，人民币与主要外汇资产的相依性关系;从公众预期角度，分析了代表公众预期的网络搜索数据与汇率的相关性。 其次，从汇率数据特点、国内经济状况、国际经济形势和公众预期四个方面分别建立汇率预测方法，最后对预测结果进行加权集成，形成一个系统全面的汇率集成预测方法。 本文的主要创新点与特色有以下几个方面: (1)理论研究。剖析了汇率波动的原因，构建了基于汇率数据特点、国内经济状况、国际形势和公众预期四个方面的预测方法，并将四个方面的预测结果进行综合集成，构建一个系统全面的汇率集成预测方法。 (2)基础数据。本文的研究数据不仅包括汇率数据、宏观经济变量数据等。并且创新性地将日度和月度网络搜索数据:百度指数和Google Trends数据用于汇率预测研究。研究证实网络数据和汇率存在动态相关关系，使用网络数据建模可以在一定程度上提高预测精度。 (3)实证研究。本文从主要影响汇率波动的四个方面，分析了汇率与其的相关性，且基于这四个方面分别建立汇率预测模型。实证研究的主要创新点和特色如下所示: 一是，提出新的EMD-Bry-Boschan分析方法，用来分析离岸人民币即期汇率和在岸人民币即期汇率在突发事件影响下的先行滞后关系;且进一步分析了不同因素造成的突发事件的影响下，离岸人民币即期汇率和在岸人民币即期汇率的先行滞后关系; 二是，构建基于汇率数据角度的预测方法，首次将基于EEMD-LSSVR的分解集成方法用来预测人民币兑美元中间价。首先，使用EEMD算法将人民币兑美元中间价数据进行分解，分解成几个不同的IMF和一个残差序列;其次，使用LSSVR，对每个IMF和残差序列分别进行预测;最后使用简单加权将各个部分的预测结果进行集成; 三是，构建基于国内经济状况的汇率预测方法。根据Granger因果检验和相关性分析方法分析了国内主要经济变量与汇率之间的相关性，并且进一步基于灰色关联分析筛选出与汇率关联度最高的三个变量，建立了基于国内经济状况的VECM模型对汇率进行预测; 四是，构建基于国际经济形势的汇率预测方法。首次将藤Copula模型和计量经济模型预测相结合。首先使用藤Copula分析人民币与主要外汇资产间的相依性，特别是详细的分析了五次中国汇率改革中，人民币与主要外汇资产间相依性的动态变动关系;进而筛选出三个与人民币兑美元中间价相关性最高的变量，建立了基于国际经济形势的VAR预测模型; 五是，构建基于公众预期的汇率预测方法。首次将日度、月度的网络搜索数据用于汇率预测。网络搜索数据可以用来代表公众预期，目前主要用于流感预测、通货膨胀预测等。本文首先使用Granger因果检验和灰色关联分析来研究网络搜索数据和汇率之间的相关性，并且建立了基于公众预期的VECM预测模型; 六是，本文建立一个新的系统全面的综合集成汇率预测方法，使用KELM，对基于汇率数据特点的汇率预测、国内经济状况的汇率预测、国际经济形势的汇率预测和公众预期的汇率预测进行综合集成，得到了最终汇率预测结果。研究结果显示，KELM综合集成预测方法在水平预测效果和方向预测效果上，显著地优于其他方法。