自从上世纪80年代至今，外商直接投资(FDI)活动日益增加，使其逐渐变成国际资本流动的重要形式。在FDI的带动下，欠发达国家经济技术得到了迅猛的提高。在经济全球化以及我国改革开放策略的影响下，我国成为利用FDI的大国。因此，研究外商直接投资，以此为根据做出合理、有效的决策在新时期具有非常重要的意义。时间序列分析是在数理统计的基础上逐渐发展并成熟的学科，在经济领域应用非常广泛。时间序列分析可以对我国外商直接投资情况进行建模，并对其进行预测，为政府和投资者提供决策依据。本文应用时间序列分析理论对我国外商直接投资情况进行了数学建模，并进行预测。主要内容包括：1.深入的研究我国FDI数据的变化规律，并针对其建模。通过对实际资料的分析，可以发现我国FDI数据随时间发展的规律，其中针对FDI数据易受噪声干扰的问题，利用小波分析剔除噪声对预测的影响。应用MATLAB和Eviews6.0软件对我国外商直接投资数据进行仿真实验，验证了该方法在计算精确度上优于基本时间序列分析方法。2.综合了线性和非线性时间序列模型的优势，对我国外商直接投资情况进行了实例分析和建模。由于线性模型往往只描述了自相关性，忽视了异方差性，而非线性模型可以较好的解决这一问题，因此在线性模型的基础上加入非线性模型可以将FDI数据的变化规律更加科学和全方位的展示出来。3.在时间序列分析的基础上融入干预分析，使模型更符合实际。在实际生活中，经济数据常常可能受到突发事件的影响，会对时间序列分析造成消极影响，建立干预模型可以消除干预影响。针对经济危机对我国外商直接投资数据的干预影响，应用Eviews6.0软件建立了干预模型，对剔除干预后的数据建立了时间序列模型。通过对预测结果的比较，发现干预分析降低了我国外商直接投资形势的预测误差，提高了预测精度。