在 1970 年代布列頓森林體系（Bretton Woods system）崩潰後，全球進入浮動匯率制度。因此對於匯率的變動，經濟學家發展了許多

美國經濟學家 Richard A. Meese 與 Kenneth Rogoff 曾在美國聯準會任職時，擔任匯率預測的工作。但他們在 1983 的論文中得到一個結論：
任何基於總體基要變數的匯率預測模型，在「樣本外預測（Out-of-sample forecast）」的表現上，都無法勝過最簡單的「隨機漫步模型（Random Walk Model）」。

其中隨機漫步模型假設每一期的匯率都基於前一期的匯率再加上一個無法預測的外生衝擊，模型為

因為之值無法預測，因此對於的最佳預測值就是。想像一下如果有人花了重金請你預測明年此時的匯率，但你給予的預測值卻是當下的匯率預測值，金主不氣壞了才怪！但你手上的其他模型可以得到其他的預測值，但預測的表現卻無法勝過簡單的天真預測，這個困惑就稱作 Meese- Rogoff 困惑。

經過40年的研究，經濟學界有一個主流的解釋。因為匯率本身可視作一種資產價格，在效率市場假說下，資產價格的變動本身就難以預測。而匯率模型中，匯率視為未來所有基本面的折現總和。而市場的基本面(例如貨幣政策或者央行是否升息等)本身就不好預測，因此用於預測匯率的變數本身就高度隨機，匯率本身也高度隨機，匯率預測模型的預測表現不如人意也剛好而已。時至今日，匯率預測的研究有以下結論：

1. 購買力平價理論的相對預測力最佳
2. 簡單的線性模型預測力優於複雜的非線性模型
3. 使用高頻率資料(日與月或更高頻率)可以增加預測力
4. 長期的預測力(例如預測5到10年後)勝過短期的預測力

事實上，也許我們可以找到某個模型對於某些國家的部份時期匯率是有預測力的，但仍然無法找到一個模型對於所有國家的匯率都具有預測力。因此 Meese- Rogoff 困惑仍然未被解決，也是國際金融研究為人詬病的主要痛點。