在人民币国际化不断推进、人民币汇率双向波动加强的背景下，构建具有优良预测能力的汇率预测模型愈发重要。我们发现参数模型对汇率预测的能力不仅取决于模型设定是否正确，还取决于模型一方面能否迅速探测模型参数的结构性变化以使用最佳信息估计模型参数，另一方面能否及时识别模型解释变量以使用最佳参变量对汇率进行预测。本书构建了乘数自适应可变窗算法与自适应变元算法以解决上述问题，同时检验了自适应体系建模在发现中国汇率体制变化的影响及汇率预测中具有的突出优势。

传统的局部适应性建模依赖于一组既定的临界检验值，其一，该算法本身对参数结构的判断取决于这组临界值能否准确检验参数的结构性变化；其二，局部适应性算法临界值的校准需要使用历史数据并经过一系列繁复的蒙特卡罗模拟进行调校，使用历史信息进行调校的临界值具有滞后效应，从而影响了局部适应性算法的预测能力。在人民币市场化不断加深的今天，人民币汇率波动明显，使用历史数据对局部适应性算法临界值进行校准时，该算法的实用性与预测能力均会降低。本书构建的乘数自适应可变窗算法不仅能显著降低临界值调校的复杂程度，还能脱离对历史信息过度依赖的弊端，并显著提高模型的样本外预测能力。

然而，在现阶段采用参数模型进行宏观经济变量预测，不仅会面临外生冲击导致的断点识别问题，同时还会因海量数据的可获得性而面临多元化的模型选择。当科技、政策等外生环境发生变化之时，固有经济模型的参数不仅会发生突变，其经济解释变量也会因时间而发生改变。在这种情形下，自适应建模不仅需要兼顾时间维度上的模型参数变化，还需要考虑横截面上解释变量的有效选择。为解决此问题，本书构建了自适应变元算法。该算法不仅能实时检测模型参数的结构性变化，探测参数的同质区间，同时还能对变量进行实时识别，选择最为合适的模型解释变量，以提高模型的预测能力。自适应变元算法不但可用于各类参数结构性变化的情形，也可同时用于含有参数结构性变化且具有高维稀疏变量的情形。与局部适应性算法、乘数自适应可变窗算法相比，自适应变元算法不仅可以识别参数的同质区间，同时还能识别有效变量。其在数值模拟与实际运用中均具有显著优势。在样本外向前1～24个月的汇率预测运用中，自适应变元算法能显著超越随机游走模型、局部适应性算法、乘数自适应可变窗算法、马尔科夫机制转换模型、误差修正模型、其他经济基本面模型（包括弹性货币模型、购买力平价模型、利率平价模型、泰勒规则模型、偏移型泰勒规则模型）、最新发展的汇率预测模型（包括门限向量误差修正模型、贝叶斯门限向量误差修正模型、非线性泰勒规则模型、两类混合数据模型、非参数最优窗选择模型、变系数模型平均）、神经网络模型、随机森林树模型等机器学习算法等传统与新兴汇率预测方法。在美元兑人民币汇率中长期（1～24个月）预测中，相比于其他所列举的可比模型，自适应变元算法能显著降低MAE测度误差。

乘数自适应可变窗算法同质性区间的结果显示，“811”汇改显著提升了经济基本面在汇率预期中的作用，且利差因素对汇率预期的影响最为显著。从同质性区间变化形式上看，市场在“811”汇改之前偏好关注汇率长期风险，而“811”汇改之后则普遍关注汇率短期风险。“811”汇改是人民币汇率改革历程中的一次质变，此汇改后，经济基本面因素在汇率预期形成中的作用显著提升，极大程度上推动了人民币汇率市场化。汇率对利差、收入差与货币供给差经济基本面的弹性系数占比之和约为65%。虽然我国的汇率市场化已显著提升，但是从短期汇率预测结果来看，相比于发达经济体，我国的经济基本面因素在人民币汇率短期预期作用中仍有所滞后，及时性弱于发达经济体。

从变量选择的结果中我们可以看到，“811”汇改以后，人民币汇率的决定机制以货币需求量、收入水平、利率水平和实际汇率水平为主，美元在人民币汇率走势中的绝对性作用被打破，欧元的重要性逐渐显现出来，经济基本面因素决定了人民币汇率走势。同时，中美经济基本面因素只占据了美元兑人民币汇率决定性因素的62.7%，而中国与其他发达经济体（包括欧元区、日本与英国）的经济基本面差异则同样能够决定美元兑人民币汇率的走向，且这种决定性因素占据了37.3%的重要性，说明我国更深入地参与了全球经济。另外，仅从货币层面来看，本书发现，2015年汇改之前，美元对人民币汇率影响力度为80%左右，相比于美元对人民币汇率的作用，欧元、英镑、日元的作用微弱，人民币还处于影子货币区域，国际化程度不高。自2015年“811”汇改之后，人民币国际化程度大幅度加强。美元在人民币汇率走势中的作用被显著削弱，其影响力降至30%～40%，而欧元、英镑、日元的作用得到显著提高，三类货币对人民币综合影响力提升至20%以上。从人民币的区域性发展来看，人民币的重要性演变具有阶段性。在亚洲区域，美元虽然依旧为主导货币，但是，人民币的重要性逐步凸显，其在亚洲的地位和影响力已经逐步接近并超越欧元、英镑以及日元之和，人民币“锚货币”性质形成；从全球范围来看，人民币等汇率政策能对全球形成周期性影响，人民币全球重要性已经显现。

从状态空间模型的建模结果来看，我们基于NS模型构建了一种汇率的期限结构模型，我们发现宏观经济基本面因素与汇率基本面因素能显著影响汇率的外生冲击，也是推动汇率走势迅速变动的原因。在美元兑人民币汇率的研究中，我们发现在“811”汇改之前，外生冲击对美元兑人民币汇率的影响主要体现在2008年全球金融危机与2010～2012年的欧债危机阶段，其他阶段主要受到周期性波动的影响；不过自“811”汇改后，外生冲击对美元兑人民币汇率的影响有显著的促进作用，周期性因素的影响减弱。“811”汇改明显增强了人民币汇率与宏观外生因素的关联。

从政策角度来看，经济基本面因素在人民币汇率预期形成中的占比也有所不同。从弹性系数上来看，其重要程度由强到弱排序依次为：两国利差、两国实际收入差、两国货币供给差异。所以，稳定人民币汇率预期，第一是稳定市场利率。加速利率市场化建设，加强市场供求对利率水平的决定作用，加强利率市场监管，实行有效的资本管制以防范风险。第二是稳定收入。稳定经济增长速度，提高经济增长质量，促进产业升级，增强经济核心竞争力以保障收入稳步增长。第三是稳定货币供给与物价水平。稳定国内货币供给与物价水平，预防高通货膨胀，也能有效稳定人民币汇率预期。另外，自“811”汇改之后，人民币汇率预期相比于“811”汇改之前更易受到外生冲击的影响，合理的人民币汇率预期监管依然需要依赖于实行有管理的浮动汇率制度，防止汇率风险。

从全球货币体系来看，特别是亚洲区域，由于人民币汇率政策已经能够对全球货币体系，特别是亚洲货币体系带来冲击，所以稳定人民币汇率，防止人民币汇率风险不仅有益于稳定中国经济，而且对防止全球性汇率风险，特别是亚洲区域的汇率风险都将具有深远意义。

最后，由于自适应建模均为数据驱动型建模，其本身具有较高的适用性，不仅可以运用于汇率预测，也能为其他经济变量预测与监控提供一种较为有效的预测方法。