本文研究的是成分数据在中国的一类经济结构中的应用。成分数据在经济中的应用越来越广泛，可以被用来表示产业结构、居民消费结构等。然而，成分数据有定和限制，并且不服从正态分布，给统计分析带来了很大的困难，传统的统计方法已经不再适合对其进行预测分析。灰色系统理论是以“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确性系统为研究对象。它通过对部分已知信息的生成、开发去了解、认识现实世界，实现对系统运行行为和演化规律的正确把握和描述。由于灰色系统理论对数据的要求少，并且不必考虑数据的分布，而中国经济结构的数据样本又很少，所以本文尝试运用灰色系统理论来对成分数据进行预测分析。本文先结合对称Logratio变换和灰色系统理论中的优势分析方法，建立了一个分析两组成分数据间关系强弱的模型。由于采用的变换具有对称性，因此变换后的变量可以较好地反映原始变量的含义，模型的可解释性更强，并运用该模型分析了中国产业结构和中国财政支出结构之间的关系，通过计算结果验证了该模型的有效性和合理性。然后，本文结合对称Logratio变换，运用灰色主成分分析法对中国城镇居民消费性支出结构进行了分析，取得了较好的降维效果和合理的结论。最后，本文结合广义球坐标变换和残差修正GM(1，1)模型建立了成分数据的预测模型，并运用该模型预测分析了中国产业结构的发展趋势。经检验，该模型具有较高的预测精度。通过与实际情况的对比看出，本文建立的三个模型能够成功地反映成分数据运动规律，具有合理、有效的趋势分析与预测功能。