在开放经济体系内，汇率作为一种关键的资源配置价格，扮演着至关重要的角色。汇率的失衡或错误估计，不仅会经济的外部平衡，而且还会对国内宏观经济的稳定及可持续经济增长产生一系列不利影响。汇率的变动还会深刻影响人们的日常生活以及企业的生产与销售。对影响汇率的因素进行深入分析和探讨，具有重大的应用价值，这包括指导汇率的制定、预测汇率的变化趋势、优化投资策略，以及研究与汇率相关的生产消费等问题。一个的汇率变动受到众多因素的影响，这些因素包括经济因素、因素以及心理因素等。
多元回归分析是一种多元统计分析方法，它研究单个因变量与多个自变量之间的相关关系。其中，多元线性回归分析是最基础且常用的方法。许多非线性回归模型和多项式回归模型都可以转化为多元线性回归进行分析，多元线性回归分析具有广泛的应用领域。
在运用多元回归进行预测分析或相关因素分析时，基本思路是利用统计数据建立多元线性回归方程。然后通过一系列的检验过程，包括对回归系数的显著性进行检验，以及对各个因素进行逻辑检验和相关性检验，从而筛选出对因变量影响最为显著的因素。这个过程与逐步回归的思路相似，下面是分析步骤的简要概述。
步骤一：根据统计数据，建立多元线性回归预测模型。
步骤二：对多元回归方程进行检验，剔除那些与因变量不相关的自变量。
步骤三：重新建立多元线性回归预测模型，并再次进行检验，如此反复，直到回归模型中不含有逻辑上不合理的变量，且所有自变量都对因变量有显著影响为止。
在数据处理方面，由于初始的12个自变量中，其取值单位包括比率、、亿美元等不同度量方式，为了确保分析的准确性，需要进行标准化处理。
接下来，通过操作软件进行分析。依次点击“分析”、“回归”、“线性”菜单项，进行多元线性回归分析。选择相应的因变量和自变量，并选择“后退法”作为方法。然后，点击“统计”按钮，选择需要的统计项，如估计值、模型拟合、共线性诊断等。再点击“图”按钮，选择需要绘制的图形项。点击“保存”按钮，选择需要保存的项目。设置完毕后，点击确定开始分析。
（1）模型摘要信息和方差分析结果展示了模型的拟合情况。如图所示，最终模型的R方和调整R方统计量均达到0.99以上，表明模型几乎解释了总变异的全部，整体拟合效果良好。Durbin-Watson统计量接近2（与0、4相比），说明残差序列不存在一阶自相关性。ANOVA表给出了模型的方差分析结果，显示最终模型的整体线是显著的。
（2）“已排除的变量”表列出了所有未进入最终模型的变量信息。根据t检验的Sig值判断，这些变量对模型的贡献不显著，因此它们都不包含在最终方程里。
（3）残差的诊断和分析提供了残差的相关统计信息，如最小值、最大值、均值和标准差等。标准化残差的P-P图验证了残差服从正态分布的假设。预测检验图比较了预测值与观测值，显示二者非常接近，说明预测效果良好。
（4）通过“分析”、“时间序列预测”、“序列图”菜单项，可以作出序列图。图中蓝线代表汇率观测值，绿线代表汇率预测值。直观地看，两条线的接近程度很高，说明预测值对观测值的拟合效果很好。