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城市基础设施作为城市存在和发展的物质载体以及城市经济增长和社会进步的前提条件，其建设和发展状况直接影响着城市化进程的速度和质量。为更好地实现全社会的发展目标，使城市基础设施建设与城市经济社会发展水平相适应，有必要对未来城市基础设施建设资金需求加以预测，为城市基础设施建设资金的规划和筹措决策提供依据，为包括国家开发银行在内的各个筹资渠道资金准备提供借鉴。 本文分析了国内外城市化发展趋势，以及我国城市化发展与城市基础设施建设资金需求的问题，并结合我国近年来经济发展水平和未来城市基础设施发展规划，以1991年到2004年我国城市基础设施建设资金投入及其相关影响因素的统计数据为基础，利用统计分析方法，对我国未来5年城市基础设施建设的资金需求做出预测，并进一步分析未来城市基础设施建设资金需求中银行贷款的需求空间。 鉴于预测方法和种类较多，模型的类型和结构不统一，很难选择的问题，本文分别采用贴切度判别方法和神经网络技术来选择预测模型的类型和结构，使模型的选择更客观、更方便、更加智能化，并得出对城市基础设施建设资金需求的预测采用多元回归模型，对自变量的预测采用时间序列趋势外推预测模型。 本文通过对城市基础设施建设资金需求及其影响因素的相关分析，确定回归模型预测选用的自变量指标，并分别对各自变量指标进行预测，从而预测出城市基础设施建设资金需求及城建资金来源中银行贷款需求空间，为国家发展规划部门筹集资金决策和国家开发银行准备贷款资金支持决策提供依据。 本文分以下五个部分: 第一章，绪论部分。介绍国内外城市化发展趋势及我国城市化发展对城市基础设施需求的增加，提出对城市基础设施建设资金需求预测的研究意义和目的，并对本文研究的主要内容及方法做总体介绍。 第二章，预测方法评介部分。对本文研究选用的时间序列趋势外推模型、回归模型及用于模型选择的人工神经网络技术等基本理论方法做简要的介绍。 第三章，预测模型的选择部分。结合本文研究的城市基础设施建设资金需求预测的基础数据，采用贴切度判别方法和神经网络技术确定选用的预测模型类型和结构。并通过分析得出对城市基础设施建设资金需求预测选用多元回归模型，对各项影响因素的预测，选用时间序列趋势外推预测模型。 第四章，城市基础设施建设资金需求预测部分。根据第二章和第三章对预测方法的探讨和选择的预测模型类型和结构，以1991年到2004年我国城市基础设施建设资金投入及其相关影响因素的统计数据为基础，建立预测模型，对影响城市基础设施建设资金需求的各自变量进行预测，进而对城市基础设施建设资金需求进行综合预测，对历史数据的预测值接近实际值，预测效果较好。在此基础上，进一步分析城市基础设施建设资金需求中银行贷款的需求空间，为银行对城市基础设施建设给予贷款支持提供帮助。 第五章，结论及启示部分。本文通过预测分析，得出随着我国经济发展，城市化水平的不断提高，必将带动城市基础设施建设的加速发展，未来5年我国城市基础设施建设资金的需求仍将保持持续增长。 当然，本文所做的预测分析及在预测方法选择上的研究只是一种思路和探索。随着国家“十一五”规划的实施及未来城市基础设施建设的发展，相信在此方面的研究一定会不断深入和完善。