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求和自回归移动平均模型（简称ARIMA）及支持向量回归模型（简称sVR）是两个重要且行之有效的分析及预测时间序列的方法．他们都能在一定程度上反映数据所包含的信息且信息不会完全重叠．为了能够各取所长，本文用这两种模型的组合模型对居民消费指数（CPI）进行了预测．结果显示组合模型提高了指数的预测精度．