经过中国2005和2010年的两次汇改,汇率市场化进程不断加快,人民币汇率问题已成为影响中国与多个贸易伙伴国间经济贸易关系的关键问题,甚至影响到世界经济形势。所以,怎样对汇率走势进行准确预测成为关注焦点。随着研究的深入,学者们发现汇率行为并非单纯的线性时间序列数据,而表现出一定的复杂非线性特征。传统的理论模型和线性模型逐渐失去效用,促使学者们将研究方向转向了非线性模型。但是汇率走势仍然存在线性特征,也就是说汇率走势是线性与非线性并存的时间序列。于是,组合模型成为学者考虑的下一问题。在这个基本思想的引导下,本文也尝试将汇率时间序列用包含线性和非线性特征的组合模型来拟合预测。经过深入分析各类线性模型和非线性模型的特征及优势,最终考虑建立基于ARIMA和GPR.的组合模型的人民币汇率预测模型。这样既能发挥ARIMA在线性空间的优势,又能体现高斯回归在非线性空间的优势。首先用ARIMA模型预测序列的线性部分,然后用GPR模型预测非线性残差,最终合成为整个序列的预测结果。实证分析显示,无论是人民币兑美元汇率序列还是人民币兑日元汇率序列,ARIMA-GPR组合模型都比单一的ARIMA或者单一的取不同协方差函数的GPR模型在人民币汇率的预测准确率上效果更好,这对汇率走势的预测分析有一定的借鉴意义。