[目的]基于昆山市2006²015年月度恶性肿瘤发病率,采用X-12自回归移动平均混合模型（ARIMA）建立时间序列模型,并用模型预测未来年份恶性肿瘤发病率,以期为恶性肿瘤的防治工作提供指导。[方法]采用X-12-ARIMA季节调整乘积模型对昆山市2006年1月至2015年12月恶性肿瘤发病率进行趋势成分分解,并自动选择ARIMA季节调整乘积模型,以贝叶斯信息准则（BIC）值最小为最优模型选择标准;以绝对误差值、平均绝对百分比误差及决定系数（R²）来评价模型拟合精度。[结果]X-12选择的最优乘积季节模型为ARIMA（0,1,1）×（0,1,1）₁₂;预测方程为:（1-β）(1-β¹²)X_t=（1-0.84687β）(1-0.70249β¹²)ε_t。建模结果显示2006²015年恶性肿瘤月度发病率不仅呈现季节波动,而且2007年1月至2018年12月发病率呈现持续上升的长期趋势。精度评价指标绝对误差值、平均绝对百分比误差及决定系数（R²）分别为2.13/10万、7.30%和0.697。[结论 ]ARIMA（0,1,1）×（0,1,1）₁₂能够应用于预测昆山市恶性肿瘤月度发病率,在过去10年恶性肿瘤发病率上升,并且未来年份继续上升的背景下,提示肿瘤相关疾病负担和未来健康保健资源将大幅增加。