在全球化经济背景下,中国经济的对外开放程度逐步加深,人民币在世界经济交流中扮演的角色越来越重要。2015年“8.11”汇改,2016年人民币加入SDR货币篮子,由此可以预见央行将进一步采取措施逐渐增大人民币汇率的弹性,人民币市场化将越来越有体现,所以对汇率市场进行预测研究,分析其市场间的关联性很有意义。本文针对汇率非线性,非平稳性等特点,从多尺度分析角度出发,结合分解-重构-集成的思想,综合运用计量模型、机器学习、集成分析等技术对人民币汇率数据进行综合分析,从而建立一套针对人民币汇率短期、中长期数据的多尺度综合集成预测模型。即首先运用改进的EEMD多尺度分解方法对人民币兑美元汇率进行分解,然后计算出各分解项的样本熵,同时考虑波动频率将分解项重构,研究其内在变动机制。之后根据重构项的不同波动特点,分别选择适合的模型进行预测,最后加和集成最终的汇率预测结果。结果表明:(1)人民币兑美元汇率的波动成分包括短期不均衡导致的高频分量、重大事件带来的低频分量和由经济基本面决定的趋势项。而且低频分量主导人民币汇率的波动,其次是趋势项,而高频分量的影响可忽略不计;(2)对于人民币中长期数据,基于EEMD的多尺度预测效果不明显,但是对于短期数据,相比直接的经典时间序列和机器学习预测模型,基于EEMD的多尺度预测有更高的预测精度,性能更优,同时说明EEMD分解得到的各结构分量有效地刻画了人民币汇率的内在运行特征。随着人民币市场化机制的深入,人民币汇率衍生品市场也在不断的发展,而汇率衍生品的发展对人民币汇率自身的走势及波动的影响研究也显得至关重要,本文基于多尺度角度,利用二元EMD算法和Copula理论探讨两者之间的多尺度相关性关系,进一步利用非线性格兰杰因果关系检验方法,研究其多尺度因果性关系。结果显示:人民币兑美元即期汇率和人民币NDF两者之间的整体及微观都呈现非对称性的时变相关关系,且存在显著的双向因果关系。