本研究收集新台幣兌美元即期匯率資料，採用自我迴歸整合移動平均模型(ARIMA)、廣義自我迴歸條件異質變異模型(GARCH)及馬可夫轉換模型(MS)，建構預測新台幣兌美元匯率之匯率預測模型，並找出預測能力最佳的模型。

實證研究的結果顯示，樣本外預測能力，馬可夫轉換模型(MS)表現最佳，廣義自我迴歸條件異質變異模型(GARCH)次之，自我迴歸整合移動平均模型(ARIMA)最差，得出單純的線性匯率預測模型，例如自我迴歸整合移動平均模型(ARIMA)及廣義自我迴歸條件異質變異 (GARCH)，在未考量其他不確定因素下，預測能力較差，加入不確定因素的匯率預測模型，例如馬可夫轉換模型(MS)，預測能力較其他兩種線性模型佳，但三種匯率預測模型的均方差的平方根(RMSE)及絕對均差(MAE)之數值並無顯著差異。

根據實證研究得出馬可夫轉換模型(MS)是最適合預測新台幣兌美元的匯率預測模型，在兩項衡量誤差指標中表現最佳，馬可夫轉換模型(MS)把不同狀態變數考量在模型中，以轉換機率表達不同狀態下匯率的升貶機率，比其他兩種匯率預測模型考量更多匯率變動之因素，增加模型預測能力，若能使用馬可夫動態轉換模型(MSDR)，在模型加入被解釋變數的遞延項，可以增加模型的解釋能力。

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