地震是破坏性最强的自然灾害之一,严重威胁人们的生命安全和社会稳定,而我国西南地区地震发生频繁,因此对该地区进行地震预测具有较大的现实意义。当前地震预测工作包括:震级预测、地震发生区域预测、地震发生概率预测、地震发生次数预测等。本研究采用INGARCH类模型对地震每月发生次数数据建模,基于MCMC的贝叶斯估计方法估计参数,对未来1个月（2017年1月）和未来1年（2017年）的地震发生次数分别进行预测。本研究以西南地区1970年1月至2016年12月的4.0级以上地震目录为原始数据,分别统计4.0级、5.0级以上地震每月发生次数,采用R软件和Open BUGS软件,对两组实证数据分别拟合INGARCH模型和ZIP INGARCH模型,以及相应的干预模型。通过标准残差图和条件均值拟合图查看模型拟合情况。在预测指标选择方面,考虑到变量类型为整数值,不再适合使用条件均值作为预测结果,本文借鉴Jung和Tremayne提出的方法,将模型预测均值四舍五入为整数作为月度预测值。对年度地震发生次数的预测,采用蒙特卡罗模拟的方法,借助多步预测来间接预测其分布,并将模拟均值整数化作为预测结果。综合分析各个模型的预测结果,我们发现INGARCH模型和ZIP INGARCH模型能够捕获地震频次数据的主要特点,对地震发生次数有一定的预测效果;加入脉冲函数后,干预INGARCH模型和干预ZIP INGARCH模型能够一定程度上解决地震频次数据中存在的异常高值问题,且预测效果具有显著提高;对于5.0级以上地震频次数据,通过AIC准则筛选出的最优模型包含滞后3阶,这可能说明西南地区5.0级以上地震存在一定的周期性。本研究结果表明INGARCH类模型对地震发生次数具有良好的预测效果,在短期地震预测工作中具有一定的可行性和有效性,结合其他地震预测方法,可以降低地震虚报率,从而提高地震预测的准确性。