时间序列分析作为一种重要的预测方法，已被广泛的应用于社会生活和科学研究中。分位数回归是一种估计响应变量条件分位数的方法，它不仅对于误差分布没有要求，而且可以比较全面的度量出因变量对响应变量条件分布的影响。由于分位数回归优良的特性，其理论得到不断的完善。而将分位数回归应用到时间序列之中，则可增加时间序列分析的应用范围和预测能力。本文首先介绍了分位数回归的相关理论知识，包括分位数回归的基本思想，概述了分位数回归模型的参数估计方法，并介绍了分位数回归的统计推断理论和性质。然后讨论了时间序列，介绍了时间序列的基本定义及建模过程，并将分位数回归方法应用到时间序列系数求解之中。最后结合了我国1950年-2005年的对外贸易总额数据进行实证分析，经过数据预处理和模型识别后，建立了时间序列分位数回归模型。并利用所得模型对数据进行了预测，与实际数据对比，表明模型具有较好的预测和应变能力。