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提出了一种基于小波分析组合预测模型：首先利用Mallat算法对保险收入时间序列进行多尺度分解，得到对应尺度下的概貌（低频）分量和细节（高频）分量，然后从分解中提取趋势项并建模，最后对周期项（含季节项）和随机项进行了建模探讨，指出由于部分小波分解项所含有的周期存在相关性，此时对每一项分开建模并不一定能提高预测精度，通过给出分解项合并原则，然后对部分分解项进行合并建模．最后将各建立模型的预测结果进行叠加即可得原保险收入变量的预测值．将该模型用于中国保险收入的预测中，并与传统预测模型ARIMA进行了对比分析，结