国内生产总值（简记为GDP）,是按照国家市场价格来计算一个国家所有常驻单位在一定期限内生产活动的成果。GDP不仅可以反映出一个国家或者地区经济发展的规模,判断其经济发展的快慢和经济的总体实力,而且GDP也是进行宏观经济决策的重要依据。因此,我们运用统计学的方法对GDP变化作出预测是十分有意义的。在本文中,我们研究的对象是我国1978-2021年GDP的真实数据（数据来源:中国统计年鉴）。这组GDP数据可以被看作是一个时间序列。我们选取1978-2016年GDP共39个数据作训练集,用于建模并预测;选取我国2017-2021年GDP共5个真实数据作测试集,用于和预测数据作对比分析。首先,我们使用Rstudio分别对训练集GDP时间序列建立两种单项预测模型,并作出预测和分析;其次,在两种单项预测模型预测结果的基础上,我们建立两种组合预测模型并作出预测和分析;最后,我们根据四种预测模型的预测结果,综合分析得到最优预测模型。在本文中,我们建立求和自回归移动平均模型（简记为ARIMA模型）。首先,我们对训练集GDP时间序列做差分处理,观察差分图判断差分后的序列平稳。其次,我们对差分后的序列进行增广迪基-富勒检验（简记为ADF检验）,以验证其是否达到平稳状态,如果差分后的序列没有达到平稳,则需要对其继续差分直至通过ADF检验,保证差分后的序列达到平稳状态。最后,在差分平稳的序列通过白噪声检验后,我们观察差分后序列自相关图和偏自相关图,结合最小信息量准则（简记为AIC准则）和贝叶斯信息准则（简记为BIC准则）,对模型进行识别和定阶。在本文中,我们建立指数平滑预测模型。我们使用Rstudio基于拟合原则计算出平滑系数,通过Holt两参数指数平滑法,不断迭代,得到最后一期的参数估计值,进而建立预测模型。因为单项预测模型存在一定的优势和不足,为了检验单项预测模型是否有很好的预测效果,我们将ARIMA模型和指数平滑预测模型相结合,来构建组合预测模型。根据确定权系数的方法不同,我们得到两种组合预测模型,分别是方差倒数法组合预测模型和残差倒数法组合预测模型。我们使用四种预测模型分别对我国2017-2021年GDP作出预测,并与测试集作对比分析。经过对比分析这四种模型,从短期的预测结果来看,我们发现残差倒数法组合预测模型的预测效果,好于ARIMA模型,好于方差倒数法组合预测模型,也好于指数平滑预测模型的预测效果。综上所述,在本文中,我们共研究了四种GDP预测模型,分别为ARIMA模型、指数平滑预测模型、方差倒数法的组合预测模型和残差倒数法的组合预测模型。经过比较分析,我们发现残差倒数法组合预测模型的预测效果最好,ARIMA模型的预测效果要好于方差倒数法组合预测模型的预测效果。因此,组合预测模型在一定程度上能够弥补单项预测模型的不足。