科学的预测是正确决策的保证。本文在现有研究成果的基础上,把经济预测理论和相关的算法结合起来,建立可实际应用的经济预测模型,为决策者提供决策依据和参考。首先,本文介绍了经济预测的概念、分类、原则、方法、步骤及其在我国的研究目的与意义,为以后建立经济预测模型打下了基础。其次,本文阐述了神经网络的发展历程和一些神经网络的基本算法,介绍了统计学习理论和支持向量机的具体实现,分析了不同损失函数的特点,并从不同角度,分析比较了神经网络和支持向量机的训练过程和网络结构特征。再次,本文研究了经济学界常用作预测经济增长的三个经济增长模型以及各自的特点,指出利用神经网络和支持向量机可以模拟经济系统内部的未知关系,减少经济模型中的各种假定,从而使预测更加切合实际。最后,本文通过神经网络和支持向量机算法构建相应的经济预测模型,利用全国的具体宏观经济数据进行了实证预测研究,实证结果表明,由于神经网络算法的预测结果不佳,所以只有基于支持向量机的经济预测是可行和有效的,利用支持向量机进行经济预测对于有效指导经济决策具有较大的参考价值。