汇率是金融市场的重要变量,对国民经济的健康运行有着很大的影响。自布雷顿森林体系解体后,浮动汇率制度成了世界上的主要汇率制度。汇率波动的频率与幅度越来越大,汇率风险成为金融市场上最重要的风险之一。全世界对汇率的变动给予了高度的关注,各国政府开始采取各种措施以使汇率的变动有利于本国的经济发展,各公司也想出许多方法来预防和减少因汇率波动带来的外汇风险。因此,对汇率行为和波动性的描述及在此基础上进行的汇率预测就成为了金融领域研究的热点与难点。随着计量经济学及计算机技术的发展和运用,新的方法和工具不断被运用到有关汇率的研究中来。本文采用上个世纪80年代以后开始发展起来的协整分析技术以及神经网络技术,对人民币实际汇率的行为进行分析和预测。与其它经济计量方法相比较,网络模型新颖,具有较好的预测精度及效果,为施行有管理的浮动汇率制度提供了理论参考。本文共分四章,第一章概述了汇率行为描述的已有成果,全面了解和把握了本问题研究的前沿动向,为顺利开展本论文的研究打下了较好的基础;第二章系统评述了经典的汇率理论及其相应的模型,分析了现行人民币汇率制度的特征,并在总结了传统的汇率行为描述不足的基础上提炼出影响人民币汇率的基本经济要素变量,为本文后续章节打下了理论基础;第三章对协整分析技术的原理和具体方法进行了系统的阐述,提出了基于协整分析技术的人民币均衡实际汇率行为描述和预测的具体步骤;第四章在上述工作的基础上,引进人工神经网络技术建立了基于径向基函数网络的模型,并进行了实证分析,最后对上述预测结果进行了统一的误差指标检验,并以此进行了两种模型的比较、评估。实证结果说明基于径向基函数的神经网络技术是对当今汇率行为进行描述和预测的有效方法,径向基函数网络能够很好的把握汇率波动中的非线性因素。