大多数宏观时间序列都表现出随时间增长的长期模式，不具有恒定均值，即非平稳。无论对于理论研究还是应用研究，一个重要问题是判断这种观测到的非平稳性、即增长趋势，是随机的还是确定性的，从而对变量的潜在数据生成过程作出合理判定。如果时间序列中含有单位根(并带有非零漂移项)，则趋势是随机的，是由随机新息累加所得到的，每一随机新息对该序列的未来运动轨迹都具有持久的效应。如果序列中不含单位根，则这种非平稳性可以用围绕确定性时间趋势的随机波动来表示，随机新息只对序列的历史运动轨迹具有暂时性的影响。因此，进行经济时间序列的研究，首先要进行单位根检验。然而，常规的单位根检验方法没有考虑到时间序列发生结构突变的情况。如果经济序列是带有结构突变的趋势平稳过程，却被错误判断为单位根过程，进而进行差分处理或者协整分析，就可能得出错误的结论。 本文首先比较系统地总结了有关结构突变单位根检验的理论、方法和模型，结合国际上已有的研究结论，认为模型中所考虑的突变点的个数、突变的形式和检验程序中具体参数的选取原则等都会对检验结论产生重要影响，因此如何适当选取和正确设定这些检验模型是一个关键性问题。本文对此进行了探索性的研究，借助蒙特卡洛仿真模拟技术，得到相应的检验项的实际分布，在此基础上，按照从一般到特殊的原则，就可以对模型作出合理的设定。 随后，本文综合运用这些检验模型对我国外贸时间序列进行了实证分析。针对该变量的数据特征，给出了模拟得到的、特定约束模型的检验临界值，在此基础上并结合历史背景，在较高的置信水平上，判定我国外贸变量均服从1960年前后发生均值突变、1970年前后发生趋势突变的确定性趋势平稳过程，而不是单整I(1)随机趋势过程。该结论为政府的经济政策制定提供了有力的理论依据。 最后，在前面检验结论的基础上，为我国外贸变量建立了带有结构突变的动态分布滞后预测模型，并进行了短期的外推预测。