本文主要研究了基于小波的异方差模型及其在人民币汇率预测中的应用,同时对人民币汇率市场的性质也做了一些探讨,论证了小波分析方法在定量分析社会经济系统中应用的可能性。主要内容是：1.把小波去噪理论引入RMB/HKD汇率时间序列,利用小波理论对该时间序列进行了滤波去噪；然后检验了该时间序列的特征,证实其存在简单单位根过程及条件异方差性,建立了AR(1)-GARCH(1,1)拟合模型,同时检验了它的波动序列不具有明显的杠杆效应,它的标准抖动序列服从正态分布；结果表明,结合小波滤波去噪后,提高了对波动率的预测精度。2.运用小波Mallat算法对RMB/JPY汇率一阶差分数据进行了分解和单支重构,并对单支重构后的近似分量和细节分量进行检验,证实存在条件异方差性；然后,对近似分量和细节分量分别建立了条件异方差模型,同时检验了近似分量序列与原始差分序列的“杠杆效应”,显示出一致的结果；最后,对各模型的均值和波动率进行了预测,结果显示,结合小波后的预测效果优于传统的预测模型。3.利用小波Mallat算法对CHY/USD汇率一阶差分数据进行了分解和单支重构,得到了各层单支重构后的近似分量和细节分量；然后,基于局部线性非参数估计理论,对近似分量和细节分量分别建立了NARCH(1)模型；最后,对均值和波动率进行了10步预测,计算结果表明,非参数估计理论结合小波多分辨分析理论可以较好的应用于人民币汇率的预测,预测精度较高。