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基于小波多尺度分析理论,运用Mallat算法和Daubechies小波,把时间序列分解为比原始时间序列更单一,平稳的作细节部分和概貌部分,然后把分解后的细节部分和概貌部分重构回原尺度.对重构后的各分层系数分别用非参数自回归模型进行预测.各个分层系数预测结果的和即原始时间序列的预报结果.对某国国民收入数据的分析和预报表明,非参数自回归模型与参数自回归模型相比可大大提高预测精度.