Meese and Rogoff (1983)意外發現匯率模型在樣本外預測的表現較隨機漫步模型來得差, 顯示利用具有經濟意義的匯率模型預測名目匯率, 其樣本外預測能力竟遠遜於單純的隨機預測, Mark (1995) 進行長期迴歸檢定, 結果發現當預測期間大於四年時, 匯率模型具有較佳的預測力。然而匯率與市場基要的共整合關係是否存在, 對長期迴歸檢定的結果有相當大的影響。 Engel and West (2005) 認為, 在合理條件下, 匯率走勢近似隨機漫步, 因而匯率模型難以在樣本外預測中擊敗隨機漫步模型, 故建議以樣本內配適度檢視匯率模型之表現。Chen and Chou (2008) 使用Fisher and Seater (1993) 所發展的長期迴歸檢定, 以樣本內配適度檢視匯率模型是否具有預測力。Fisher-Seater檢定的優點在於不需考慮匯率與市場基要之共整合關係是否存在, 但Fisher-Seater 檢定可能存在檢定力較低的問題, 因此使用Andrews (1989) 提出的反 檢定力函數, 觀察是否存在檢定力較低的情況。 本文依照Chen and Chou (2008) 之分析架構, 使用東亞金融風暴後東亞國家的資料, 檢視匯率模型是否具有預測力。結果發現東亞各國資料支持匯率模型的長期預測能力, 匯率模型的預測能力是否隨著預測期間拉長而提升。其中, 貨幣分析的市場基要具有較其他市場基要良好的預測能力。而反檢定力函數之結果, 顯示Fisher-Seater 檢定, 具有檢定力較低的問題, 因此無法正確的拒絕虛無假設, 而低估匯率模型的預測力, 故實際上, 匯率模型的預測力並不若我們想像中的差。