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考虑到货币需求与其影响因素之间复杂的关系，基于支持向量分位数回归（support vector quantileregression, SVQR） 模型，文章研究了货币需求及其影响因素之间的非线性依赖关系，给出了货币需求条件密度预测方法，并将其与传统的线性分位数回归模型进行了比较。选取中国2004年1月至2014年12月期间工业增加值、消费物价指数（consumerpriceindex，CPI）、利率与M1的月度数据进行实证研究，结果表明SVQR模型不仅能够很好地拟合货币需求，而且能够给出准确的概率密度预