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2005年7月21日人民币汇率形成机制改革以后，人民币汇率及其波动特性受到广泛关注，研究人民币汇率的变化特征及波动规律对金融政策和投资决策的制定有着重要的意义。在汇率预测的统计学方法中，通常可以使用回归分析和时间序列分析。但在浮动汇率体制下，影响汇率变动的因素除两国购买力外，还有很多市场因素和心理因素，而这些因素很难量化进入回归模型，这就使回归模型的预测能力大打折扣，从实证的角度来看，很多研究结果表明回归模型并不适合汇率的预测。这样，时间序列分析的优越性就显现出来。因此本文首先引入ARMA模型，从模型的发展由来、概念、一般形式、前提假设等几个方面详细描述相关的理论及方法。其次，考虑到汇率市场价格变动的复杂性，通过介绍ARMA模型在实际应用过程中对时序样本的特性要求，引出在进行人民币汇率预测时需要改进原有ARMA模型，消除可能存在的时序不平稳性。接着，基于改进后的ARIMA模型对我国人民币汇率自形成机制改革以后的变动情况进行实证分析，并建立人民币汇率的ARIMA预测模型，实现对未来一个月的人民币汇率走势的短期预测，说明了我国汇率形成机制的改革已初见成效，将逐渐脱离盯住单一美元的状况，并进一步建立健全以市场供求为基础的、脱离盯住美元的有管理的浮动汇率体制，保持人民币汇率在合理、均衡水平上的基本稳定。最后依据ARIMA模型的短期预测结论，对如何应对人民币汇率升值提出一些政策调整和完善的合理化建议。