自2005年汇改以来,人民币汇率制度朝着市场化方向不断改革。随着人民币汇率形成机制的不断演变,人民币汇率波动愈发频繁和显著。如何有效地预测人民币汇率成为学界和业界的研究热点。当前人民币汇率预测的相关研究大致分为两类:第一类研究基于基本面分析,通过构建汇率与宏观经济变量之间的联系,使用计量模型预测人民币汇率;第二类研究认为人民币汇率波动与经济基本面脱钩,这类研究通过分析汇率自身变化所传递的信息,结合参数或者非参数方法对汇率进行预测。本文将基本面模型和非参数方法相结合,推导了两种泰勒规则汇率决定模型--同质有限差分泰勒规则模型和异质有限差分泰勒规则模型,并在梯度提升回归方法下,使用这两种模型预测人民币汇率。本文研究的样本数据为汇改后人民币对美元、欧元、日元和英镑的汇率。实证结果表明,在梯度提升回归方法下,这两种模型均能取得优于随机游走模型的平均预测精度,且该结论在不同预测步长下保持稳健。相同预测步长下,同质有限差分泰勒规则模型的平均预测精度更高。随着预测步长的增加,两种模型的平均预测精度均呈现出先升高后下降的趋势。当预测步长为12期时,两种模型的平均预测精度均最高。为比较本文提出的汇率预测方法与其他方法在汇率预测精度上的高低,本文设计了系列对比实验。实验结果表明,在相同的回归方法下,泰勒规则汇率决定模型取得的平均预测精度高于其他基本面模型;在相同的理论模型下,梯度提升回归方法取得的平均预测精度高于其他回归方法。为分析人民币汇率的“可预测”性,本文分别使用了Diebold-Mariano-West检验和Theil‘s U检验。检验结果表明,在梯度提升回归方法下,两种泰勒规则汇率决定模型的人民币汇率整体预测能力显著强于随机游走模型;同质有限差分泰勒规则模型的人民币汇率整体预测能力显著强于朴素模型。人民币汇率具有“可预测”性。