失業率是勞動市場的重要指標之一,它可以反映出短期的人力移動,並可以此做為人力資源供需的指標,提供許多有關人力資源管理的資訊和市場決策的重要依據。因此,若能精確的預測失業率,對於決策者將會有很大幫助。在本研究中,嘗試以模糊時間序列 (Fuzzy Time Series) 的分析方法建立短期失業率的預測模式,以期能更精確的預測這個重要指標。我們將台北市從民國72年1月至民國85年10月的月失業率資料,作為實證的時間序列資料,同時利用模糊時間序列分析與ARIMA模型 (Autoregressive Integrated Moving Average Model) 建立短期失業率的預測模式,並將兩者之間的預測結果加以評估比較。由實證結果中顯示,本研究所使用的模糊時間序列模型顯著有較好的預測能力。