本文研究了如何在识别参数的结构性时变特征的同时，还能及时对模型解释变量的更迭进行勾勒并实时选择最佳解释变量。自适应变元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参数结构性变化的情形，也可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，由于自适应变元算法不仅可以识别参数的同质区间，还能识别有效变量，所以其在数值模拟与实际运用中均具有显著优势。自适应变元算法显示，自“811”汇改以来，经济基本面因素，特别是两国利差与货币供给差异在人民币汇率决定机制中最为显著，汇率市场化进程加深。