国际收支是我国与其他国家交易往来的完整反映，保持我国国际收支平衡是我国宏观经济调控的主要目标之一。开放经济条件下对国际收支进行系统性研究，是科学合理地制定宏观经济政策，达到国际收支平衡重要目标的基础。　　随着对外开放程度的提高，我国融入并主导世界经济格局的意愿越来越强烈，面临着越来越复杂的外部环境与内部扰动。国际收支系统作为一个复杂系统，具有高度的不确定性，传统的经济学分析往往注重确定性的逻辑联系，但在不确定性冲击出现的时候不能做出相应的快速判断。本文基于一个处理复杂系统预测及研究的方法论——TEI@I方法论，结合传统的计量经济理论与新兴的人工智能技术，对中国国际收支状况进行预警、预测以及政策模拟三方面的系统研究。　　本文的创新和特色主要有以下几方面:　　第一，使用TEI@I方法论对我国国际收支状况进行系统性研究。　　我国的国际收支可以看成一个大型复杂系统，多变的国内经济和错综复杂的国外环境互相影响，使得我国国际收支状况呈现较大的不确定性。传统的对国际收支及其相关问题的研究多基于经济理论分析，对国际收支问题更偏重于确定性的经济解释和预估，但往往不能够快速适应多变的国际收支状况。基于TEI@I方法论，我们不仅从趋势性、确定性的角度考虑国际收支问题，更注重将不确定性、非线性分析的思想引入对国际收支问题的分析框架，从而更好的捕捉不能够被传统经济理论解释的部分。　　第二，建立了新的国际收支风险预警指标体系。　　基于经济景气周期理论建立国际收支风险预警系统，并引入PageRank算法对指标先行性做出评估，根据PageRank指标得分对指标进行筛选和分层。PageRank算法改进了传统的筛选方法完全以基准指标进行指标判断的缺陷，保证了更加稳健、且先行性更好的筛选结果，并将表征我国金融市场情况的重要变量加入到先行指标中来。　　第三，提出了国际收支综合集成预测方法。　　对于经常账户下代表性子项目的预测，提出了综合集成混频(MIDAS)模型，使用月度数据预测季度数据，最大限度地利用了高频数据的信息。使用不同外生变量的MIDAS模型进行多组预测后，对预测结果进行集成，取得了更加精确的预测结果。　　对于资本和金融账户下代表性子项目的预测，提出了ANN-MIDAS模型以及ANN-NARX模型，以适应金融项目数据序列波动大、突变性强的特点。新算法不仅使用人工神经网络逼近数据序列中的非线性成分，而且更好地保留了数据序列中线性部分与非线性部分的耦合特征，取得了更加精确的预测结果。　　第四，分析了金融危机对我国国际收支状况的结构性影响。　　基于动态因子(DFM)模型描述我国国际收支系统的演化，并分不同的样本阶段进行样本尾部稳定型检验(End-of-Sample Instability Test)。对影响我国国际收支系统的结构性变化进行了识别，结果表明，金融危机后我国国际收支系统中，实体经济传导渠道确实出现结构性的变化，传统的国际收支模式需要转型。　　第五，分析了美国量化宽松政策及其退出对我国国际收支的影响。利用结构自向量(SVAR)模型对美国量化宽松政策及其退出对我国国际资本流动的影响进行了冲击识别。