在“高校本科专业设置预测系统”中，要想做到基于经济、社会、科技三方面的人才供需预测，必然首先需要对未来经济的走势进行宏观预测，并在预测结果的基础上结合历年人才供需数据加上社会，科技等影响因素给出未来人才供给和需求预测．GDP无疑是衡量一个国家或地区宏观经济情况综合表现的一个重要指标，这个指标可以把国民经济活动的全部产出成果综合体现在一个极为简明的统计数据中，为评价和衡量一个国家或地区经济情况、经济增长走势提供了一个最为综合的尺度．因此，如何准确的测量GDP未来的走势，使其对“高校本科专业设置预测系统”的预测起奠基作用，这是个有着重大现实意义的课题． 本文基于时间序列分析理论，通过对1978-2005年广东省GDP数据的系统分析，运用确定性分析法、随机性分析法和组合时间序列法，分别建立指数平滑模型、ARIMA模型和组合时间序列模型，并对各模型的预测结果进行比较，得到最为合理的预测模型应用于未来地区生产总值的预测．与此同时，为了达到对GDP的宏观把握，寻找影响GDP增长变化的实质因素，本文在对GDP影响因素的定性分析基础上，采用相关性分析法选取了与GDP高度相关的变量作为GDP的候选影响因素指标，并采用ADF检验(单位根检验)和Johenson检验，证实了GDP与社会固定资产投资总额、出口额、进口额、社会人才总量等因素确实存在长期均衡关系．再者，基于协整关系的研究，将动态分析方法引入模型，最终建立ECM模型(误差修正模型)，实现用数据的动态非均衡过程来逼近经济理论的长期均衡过程．最后，在协整理论的基础上，分析各变量间的Granger因果关系，最终确定影响广东省GDP增长的一些本质的因素． 本文采取多种预测理论和数据挖掘方法建立预测模型，对GDP进行预测，力图达到对经济运行状况较为准确地预测，本文得到较为满意的预测结果，为GDP预测提供一定的依据。