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中国服务外包行业近年来发展迅速，在国民经济中的地位日益重要。2015年，中国服务外包合同签约金额和执行金额分别达到1309.3和966.9亿美元，同比增长21.5％和18.9％。未来10年，服务外包行业将面临着巨大的机会和挑战，构建服务外包指标体系和服务外包行业景气指数、预测服务外包行业合同情况将有助于促进服务外包行业的健康发展。 一方面，本文将行业景气指数和预警信号灯系统结合起来，构建了服务外包的景气合成指数和预警信号灯系统，并设计了服务外包行业综合预警平台架构。在景气指数构建方面，阐述了指标选取和分类的原则，用时差相关分析和峰谷对应图并结合经验分析的方法确定了服务外包的先行、一致指标体系。利用改进的支持向量回归机方法确定各景气指标的权重，并合成服务外包一致和先行指数。在预警信号灯系统方面，在先行、一致指标中选取出具有预警作用的指标，基于统计规则划分了每个指标的预警界限，合成了反映行业总体情况的综合预警指数。最后用预警信号灯的形式展示服务外包行业所处的经济状态。 另一方面，本文采用基于经验模式分解(EMD)和支持向量回归机(SVR)的集成预测方法进行服务外包实证预测。使用相关分析和格兰杰因果检验的方法确定最终进入模型的指标，运用EMD将服务外包执行金额分解为3个不同频率的本征模函数（IMF）和1个剩余变量，分别代表波动情况、服务外包内生因素、宏观经济情况和服务业发展情况，针对这4个序列，分别构建不同的回归、VAR和SVR模型进行预测，将得到的预测值作为SVR的输入变量求得最终的预测值，并利用2010年至2014年的月度数据进行验证，实验结果表明，EMD集成方法比单一的回归模型、SVR模型、VAR模型具有更高的预测准确度，集成方法中，EMD-CAR-SVR方法的预测效果略好于EMD-VAR-SVR。