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本文综合Haar小波和乘性级联两种树型结构的优势构建一种混合多分形小波模型（H-MWM）来对国际油价进行多期预测.首先,对日度油价做Haar小波三层分解,提取粗粒度层（尺度系数）数据,对尺度系数做单步预测;其次,将日度油价做乘性级联三层分解,提取各层的细粒度（乘子）数据,对各层的乘子做预测;然后,构建尺度系数与乘子间数量关系,用预测的尺度系数和乘子,得到各层小波系数预测值;最后,将尺度系数和小波系数预测值,通过Haar小波重构为原序列粒度,得到日度油价多期预测值.实证研究表明:构建的H-MWM方法在日度油价的多期预测中,在保证预测准确度提高的同时,大大降低了计算时间复杂度.