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汇率对经济贸易、资本流动等经济活动有着重要的影响，因此，能够准确的预测汇率的变动方向和变化程度具有重要的意义。本文主要研究了人民币/美元汇率数据的分形特性，采用分形滤波使得数据的结构相对单一，并对滤波后的数据建模，进行了组合预测，具体内容如下: 1.用R/S分析法计算了人民币/美元汇率收益率序列的Hurst指数，根据Hurst指数判断汇率收益率序列存在着分形的特性。运用分形滤波对汇率收益率数据进行滤波，使得数据结构相对单一，滤波后的数据有两个分支，对这两个分支将分别建模。 2.对滤掉长记忆的数据建立了SV类模型，实证研究结果表明:基于分形滤波的SV模型对人民币/美元汇率的预测精度优于SV类模型。 3.对滤掉短记忆的数据进行相空间重构，建立SVM模型，实证研究结果表明:基于分形滤波的SVM模型的预测精度优于SVM模型的预测精度。 4.将基于分形滤波的SV模型和基于分形滤波相空间重构的SVM模型进行组合，建立了线性组合预测模型，实证研究结果表明:线性组合预测模型的预测精度优于两个单模型的预测精度。