自1973年布列敦森林協定(Bretton Woods Agreement)瓦解後，世界各國紛紛揚棄舊有的固定匯率制度，改採浮動匯率制度。在浮動匯率下，各國政府在非必要時並不會對外匯市場進行干預，故匯率的巨幅波動也就時而可見。因此了解影響匯率變動的因素，進一步去預測匯率也就成為所有市場參與者(如跨國企業、基金經理人、投資者)所關心的課題。
在短期匯率預測方面，本研究以傳統時間數列模式中的自我相關整合移動平均模式(Autoregression Integrated Moving Average；ARIMA)及人工智慧模式，包括基因演算法(Genetic Algorithm；GA)及倒傳遞類神經網路(Back-Propagation Network；BPN)，進行短期匯率預測。在長期匯率預測方面，則以傳統計量經濟模型、基因演算法及倒傳遞類神經網路進行長期匯率預測。並分別就預測誤差最小精確性(以平均絕對誤差百分比（MAPE）來加以衡量)與預測方向準確性來加以評估，從而尋求較佳的匯率預測模式，以瞭解傳統的自我相關整合移動平均模式及計量經濟模式與人工智慧在長短期即期匯率的預測誤差精確性及預測變動方向準確性孰較佳。
實證結果發現，在短期匯率預測方面，基因演算模式不論在預測誤差精確性及方向準確性上皆較ARIMA為佳，而倒傳遞類神經網路雖在短期預測精確性較傳統ARIMA模式差，但其較傳統ARIMA模式能提供較佳預測方向準確性，因此，倒傳遞類神經網路亦不失為一良好之短期變動方向預測準確性之模式。在長期匯率預測方面，整體而言人工智慧模式在大部分期間優於傳統計量經濟模式。其中倒傳遞類神經網路無論在預測之精確性及預測方向準確性上，在大部分預測期間優於基因演算法及計量經濟模式。

壹、 中文部分

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