分析干散货运费指数(BFI)时间序列的构成因素、建立短期预测模型以及挖掘历史数据的季节模型是研究干散货市场规律的重要内容。同时，这些研究结果对于航运企业进行经营管理、船舶在不同的干散货子市场进行租进租出转换、运费指数期货的操作都具有重要的理论和实践指导意义。 本文首先定性分析了世界干散货市场的主体构成要素、运力供给与需求的相互作用、干散货市场的现状，并总结出目前干散货市场的新特征；其次，在定性分析的基础上，以BFI时间序列作为基本的源数据，定量分析BFI指数的长期变化趋势、季节性变化规律以及长期循环变化规律，利用所建立的回归—时间序列组合模型进行短期的预测，并取得较理想的效果；第三，以数据挖掘的思想和方法，建立BFI序列中的季节模型，得出具体的分析数据；本文最后提出今后进一步研究的方向。