近年来,最优线性无偏预测理论作为预测研究中的重要结论,得到越来越多的重视。在理论研究方面,基于各类面板数据模型最优线性无偏预测表达式的推导得到深入研究和推广。在实际运用方面,最优线性无偏预测方法已经被广泛应用于金融经济、社会科学及农业种植等多领域实际问题中。面板数据模型可以分为静态面板数据模型和动态面板数据模型两类,常用的静态面板数据模型又可以分为变截距项模型和变系数模型,变截距模型用截距项差异来说明个体效应,变系数模型考虑随着个体横截面的变化,系数也会随之改变。变系数模型分为固定效应变系数模型和随机效应变系数模型,在固定效应变系数模型中,系数向量设定为随截面变化的常数向量,而在随机效应变系数模型中,系数向量设定为随机向量,它可以拆分为均值部分和变系数的随机部分。本文主要针对随机效应变系数面板数据模型进行研究。在现有关于最优线性无偏预测的研究中,大多针对变截距项的面板数据模型进行理论推导和实例分析,讨论了具有序列相关或空间自相关剩余干扰项面板数据模型的最优线性无偏预测问题。然而在实际应用中,不同的社会背景和经济结构会导致影响因素的参数随着截面个体项的变化而变化,故本文在已有面板数据模型最优线性无偏预测研究基础上,将研究对象拓展至随机系数面板数据模型。为了可以在实际问题中更精确有效地对模型进行预测,本文考虑到模型参数随个体项的变化而变化。首先,在第二章中建立剩余干扰项服从AR(p)过程的随机系数面板数据模型,然后,考虑到截面个体项间存在空间自相关性,在第三章中建立空间随机系数面板数据模型和AR(1)误差下空间随机系数面板数据模型,此模型是现有面板数据模型预测文献中多种模型的广义形式。随着模型复杂度的不断提升,也更有利于在实际生活中推广运用。基于以上模型,每部分介绍模型建立和参数说明,分别运用极大似然估计方法和限制极大似然估计方法进行参数估计,对模型的最优线性无偏预测表达式进行推导,通过Monte Carlo模拟,验证所提出预测量的准确性和稳定性,并结合31个省市自治区人均地区生产总值预测问题的实例分析,进一步验证所提出预测量的可行性和精准性。论文推广了面板数据模型的最优线性无偏预测理论,得到多种随机系数面板数据模型最优线性无偏预测的相关结论,在实际生活中有重要的实践意义。