【摘要】文章首先对自回归模型进行贝叶斯分析,并将随机搜索选择变量方法引入模型中,基于经济预警指数数据建立时间序列自回归模型。构造基于Gibbs抽样的MCMC算法对模型进行滞后阶数的选择和参数估计。对全系数ARIMA(9,1,0)模型和贝叶斯ARIMA((1,9),1,0)模型的拟合精度和预测效果进行对比。数据分析表明:基于随机搜索变量方法的自回归模型能更准确地对宏观经济预警指数进行预测。