【摘要】本文利用一个新的非参数支持向量回归(SVR)方法来预测基于非线性ARI模型的汇率时序变量,并且与最大似然法(MLE)和人工神经网络(ANN)的预测结果进行比较。从理论上讲,MLE和ANN方法仅侧重于样本内拟合,而SVR方法则同时考虑了拟合和预测,因此,其预测能力在现有方法中是最强大的。本文选择中国、韩国、印度和瑞士四种货币的日汇率来进行预测检验,实证结果支持SVR方法具有最强的预测能力。