进出口贸易总额四篇

进出口贸易总额 篇1

一、引言

进出口贸易是指一个国家 (地区) 与另一个国家 (地区) 之间的商品和劳务的交易, 分为进口贸易和出口贸易, 按照类别可分为货物进出口贸易和服务进出口贸易。改革开放初期, 吉林省进出口贸易总额相对较少, 直到20世纪80年代中期, 全省进出口贸易总额才突破10亿元大关, 而随着中国经济融入世界经济一体化进程的加快, 进出口贸易在全省国民经济中的地位也越来越重要, 到2013年全省进出口贸易总额已达到16, 011亿元。目前, 有大量学者研究我国及各省的进出口总额情况, 并对其影响因素进行分析, 同时提出相应的政策措施。本文用时间序列分析方法对1978~2013年吉林省进出口贸易总额变动进行分析并预测未来10年的进出口贸易总额。

二、数据来源

本文选用的是1978~2013年吉林省进出口贸易总额这一指标进行分析, 数据来源于2014年吉林省统计年鉴。 (表1)

三、实证分析

(一) 数据的平稳性检验。

根据表1中的数据, 利用eviews分析软件进行数据的平稳性检验并最终发现:吉林省进出口贸易总额的这一数据并非平稳性数据, 而是呈现出一定的线性趋势。为了更加清楚的说明该序列为非平稳序列, 我们对这一序列进行单位根检验, 检验结果见表2。 (表2) 可以看到, ADF检验的t统计量为4.21, 大于1%、5%以及10%水平下的临界值, 因此原序列不适合用ARMA模型。

(二) 模型的确定。

再次对原数据进行观察发现, 原序列呈现出一定的二次曲线趋势, 于是利用非平稳时间序列的确定性因素进型分析, 并采用曲线趋势进行拟合。得到最终的拟合结果并建立模型:

(三) 模型检验。

从上述结果可以看出, 模型中t与t2的t统计量分别为-4.93以及9.96, 其p值都小于0.05, 因此拒绝原假设, 接受备择假设, 认为该模型的参数估计结果良好, 模型中R2=0.93, 调整后的R2为0.93, 即, 可见模型的拟合程度也十分良好, 另外F=238.73, 可见F统计量也十分显著, 因此可以认为该模型通过检验。但是, 为了检验该模型的信息是否提取充分, 我们仍需对残差进行进一步的分析, 其分析结果见表3。 (表3) 可以发现, 残差的单位根检验P值大于0.05, 因此可以认为残差是平稳的。为了更好的说明模型的信息提取充分, 再次对残差的相关系数进行检验, 检验结果见图1。 (图1) 图1显示, 残差的序列相关图的Q统计量的P值全都小于0.05, 因此可以认为残差为非白噪声序列, 说明模型的信息提取不充分。残差序列的自相关拖尾, 偏自相关一阶截尾, 因此建立残差自相关为AR (1) 模型。模型估计结果见表4。 (表4)

为了能够检验模型信息提取是否充分, 我们对该模型的残差进行检验, 检验结果见图2。 (图2) 由图可知, 自相关模型的残差为白噪声序列, 模型信息提取充分, 因此可以建立最优模型最优模型为:

(四) 模型预测。

从上述检验中我们知道, 模型提取的信息十分充分, 可以利用该模型进行相关的预测。因此, 可以对吉林省未来10年的进出口总额作出最优预测, 预测结果见表5。 (表5)

四、结论

从上述分析中可以看到, 吉林省进出口贸易总额年度数据是一个不平稳的时间序列。从预测结果中可以发现, 吉林省未来10年进出口贸易总额仍呈现逐年上升趋势, 并将在2018年左右突破2, 000亿元, 在2023年左右接近3, 000亿元。这不仅有利于经济发展, 同时也创造了一定的就业岗位, 拉动人民的消费以及生活水平。对此, 当地政府首先要把握好长期战略政策, 利用吉林省得天独厚的资源优势, 开辟并占领海外市场;其次, 要加大宣传力度, 以便更好地宣传吉林省, 并向国外输出产品;最后, 要对特色产业进行扶持, 以便占有更多的市场份额, 从而吸引外资, 以拉动吉林省经济发展。

参考文献

[1]王艳.应用时间序列分析[M].北京:中国人民大学出版社, 2015.1.

进出口贸易总额 篇2

1. 1 相关理论

进出口总额是指实际进入我国国境的货物总金额,不仅包括实际进出口货物,还包括国家之间,国际组织之间相互赠送的货物,从保兑仓库提取但是在中国境内销售的商品等。它可以用来衡量一个国家对外贸易的总规模大小和经济发展水平。王少瑾( 2007) 曾经用面板数据对出口贸易与我国收入分配不平等的关系进行了研究; 耿楠利用1951—2004年的数据进行协整检验并建立误差修正模型,得出进口、出口与物价之间存在协整关系。石倍嘉则以人民币对美元汇率与中国对美国进出口额关系为例研究中美国际收支状况与汇率关系,得到了出口额与汇率的关系是负相关的且长期存在,而进口额与汇率的关系是正相关的,且存在滞后效应,同时影响是长期存在的。汇率变动对进口额的影响相比于对出口额的并不明显,但对两者的影响都是长期的等相关结论。

1. 2 名词解释

第一,国内生产总值。国内生产总值是用来衡量国家总体经济状况,反映了一个国家的发展快慢,近年来,中国的国内生产总值呈不断上升的趋势,综合实力显著增强。

第二,居民消费价格指数。居民消费价格指数是将居民消费金额指数化,反映了居民的消费水平和生活水平,指数越大,居民生活水平越高,一国经济状况越好。

第三,财政收入。财政收入是衡量一国政府财力的重要指标。财政收入越充裕,政府向社会上提供的公共物品和服务的数量就越多,从而推动经济更快地发展。

第四,关税。关税是一个国家影响进出口总额的环境因素,起到间接促进或抑制进出口货物的作用。

第五,人民币对美元汇率。人民币对美元汇率下降,说明人民币贬值,这会使得中国的商品相对变得便宜,从而能促进出口,减少进口; 反之,则增加进口,抑制出口。

第六,年末总人口。人口因素也是影响一个国家经济发展水平的重要因素,人口数量增加在一定程度上能促进经济增长,但是超过一定限度,则不利于经济的增长。

总之,这些因素共同起作用,对进出口总额产生影响,它们对进出口总额的影响程度不一样,因此,我们通过计量经济学模型来研究这些因素对中国进出口的影响,并对它们的影响程度进行实证分析,可以更好地为如何增加我国的进出口总额提供政策性建议。

2 数据收集

数据见下表。

注:数据来源于中国统计年鉴。

3 多元线性回归模型的建立与估计

3. 1 模型建立

具体分析其他各要素对我国进出口总额大小的影响,我们可以用进出口总额( y ) 作为因变量; 用国内生产总值( x1) ,居民消费价格指数( x2) ,财政收入( x3) ,关税( x4) ,人民币对美元汇率( x5) ,年末总人口( x6) 作为自变量。对1995—2014 年的数据进行多元线性回归分析。

使用如右模型:

其中,y代表进出口总额,x1代表国内生产总值,x2代表居民消费价格指数,x3代表财政收入,x4代表关税,x5代表人民币对美元汇率,x6代表年末总人口,ε 代表随机扰动项。通过对模型进行回归分析,得出各个变量与我国进出口总额的变动关系。

3. 2 估计模型

利用LS命令: LS Y C X1 X2 X3 X4 X5 X6,可以得到多元线性回归模型为:

4 模型检验

4. 1 统计检验

由上述回归结果可知,R2与2的值都较接近于1,表明模型的拟合优度很高。在 α = 0. 1 的显著性水平下,x1,x3,x4的t统计量值均通过了显著性检验,x2,x5,x6的t统计量没有通过显著性检验。F值的P值为0. 000,显著小于0. 1,所以该模型的线性关系在90% 的置信水平下是显著成立的。

4. 2 计量经济学检验

第一,多重共线性检验,输入命令: COR Y X1 X2 X3X4 X5 X6,可以得到它们之间的相关系数矩阵,经过分析发现x1,x2,x3,x4,x5,x6之间存在高度的相性。

第二,由相关系数矩阵可知,进出口总额(y)与关税(x4)的相关系数最大,所以我们建立的一元回归方程为:y=α+βx4+ε。

第三,分别进行逐步回归,通过分析发现,x3与y呈负相关,这与实际经济意义不符,且x3与x1相关系数达到0. 999389,高度的线性相关。所以把解释变量x3剔除,最终进出口总额函数应以y = f( x1,x4) 为最优。

4. 3 异方差检验( 怀特检验法)

利用怀特检验法对回归模型进行异方差检验,结果如图1 所示。

由图1 可知: ( n - p) R2= 6. 309192,在显著水平 α =0. 1 水平下,得x2( p) = 7. 7794,( n - p) R2= 6. 309192 <x2( p) = 7. 7794。所以接受原假设,表明不存在异方差。

4. 4 自相关检验( 偏相关系数检验)

在方程窗口中依次点击View/Residual Test/Correlogram -Q - statistics命令,并输入滞后期为10,则会得到残差et与et -1,et -2,…,et -10的各期相关系数和偏相关系数,结果如图2所示。

从图2 中可以看出,模型的第1 期偏相关系数的直方块超出了虚线部分,表明存在一阶自相关。需要对模型加入AR项进行调整。

在LS命令中加上AR ( 1) ,使用迭代估计法对模型进行估计。结果如图3 所示。

图3 表明,估计过程经过17 次迭代后收敛; ρ1的估计值为0. 836983,并且t检验显著,说明该模型确实存在着一阶自相关。调整后,在进行偏相关系数检验时,所有的偏相关系数的直方块都没有超过虚线,这说明修正后模型不存在自相关。

4. 5 显著性和拟合优度检验

图3 反映了模型的最终形式。在显著性水平 α = 0. 1 的前提下,x1,x4的t检验都通过。F统计量值为329. 7077,P值是0. 0000,明显小于0. 1,所以F检验通过。这表明从总体上讲,我国进出口总额与各解释变量之间线性关系显著。修正的拟合优度量为0. 982074,拟合程度很好。

5 结论分析和政策建议

5. 1 主要结论

5. 1. 1 国内生产总值对进出口总额起着至关重要的作用

由上述分析结果可得我国进出口总额的特点: 国内生产总值( x1) 每增加一个单位,进出口总额增加0. 196788 个单位; 一个国家的经济实力越发达,它的国内生产总值就越大,从而增大对国外商品的需求,加大国际间的贸易来往与合作,结果使得这个国家的进出口总额增大。所以,一个国家的国内生产总值与进出口总额有正相关关系。

5. 1. 2 关税对进出口总额存在间接的拉动作用

由上述分析结果可得我国进出口总额的特点: 关税( x4) 每增加一个单位,进出口总额增加46. 55902 个单位。自改革开放以来,总的来说我国的税率变化幅度不大,基本上可以认为是不变的,所以在税率不变的前提下,关税总额的增长就表示当年进出口总额的增长。总之,关税与我国进出口之间也是正相关的关系。

5. 2 政策建议

随着经济全球化的兴起,国家与国家之间的交流越来越密切,从而进出口贸易也越来越频繁。同时,进出口贸易也能有效推动一个国家经济的发展。净出口是国内生产总值里一个重要的组成部分,消费、投资、进出口是经济增长的三驾马车。要增加一个国家的进出口总额,根本问题就是要发展经济,增强经济实力。我国目前还是发展中国家,改善居民的消费观念,努力提高居民的消费水平,加大对外直接投资和国内固定资产投资。另外,还要注重科技创新,普及创新理念,实施创新驱动发展战略,通过创新,生产物美价廉,性能优质的产品,来增加本国产品的国内和国际竞争力,从而促进货物的进出口,增大本国的进出口总额。

参考文献

[1]何泽.影响中国进出口总额的因素分析[J].商场现代化,2007(6).

[2]姚丽芳.中国外贸进出口影响因素实证分析[J].统计研究,1998(4).

[3]庞皓.计量经济学[M].3版.北京:科学出版社,2014.

[4]王晓冉.以计量经济学视角分析中国进出口总额的影响因素[J].管理学家,2013(2).

[5]国家统计局.中国统计年鉴2015[M].北京:国家统计局出版社,2015.

进出口贸易总额 篇3

关键词：进出口贸易总额 时间序列分析 模型 预测

中图分类号：F031.3；O212文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）11（c）-0200-02

随着外贸体制的不断深入，吉林省贸易总额快速增长，进出口总额从1984年的3.78亿美元增加到2013年的258.53亿美元，特别是十六大以来，吉林省对外贸易坚持优化结构与扩大总量并举，实现了进出口贸易的大幅攀升[1]。但由于吉林省经济优势在外贸出口中作用不突出、利用外资规模小等原因[2]，使得吉林省的进出口贸易总额仍然落后于其他省份。在我国对外开放程度的不断深化，对外直接投资对我国进出口贸易的影响进一步凸显[3]的背景下，如何对吉林省的进出口贸易总额进行科学合理的预测，进而采取相应措施，优化进出口贸易结构，具有重要的现实意义。

该文利用吉林省1984-2011年进出口贸易总额数据，使用Eviews8.0，建立了模型，进行了实证分析，并对吉林省2012-2015年的进出口总额进行了预测。

1 实证分析

1.1 数据来源

以1984-2011年吉林省进出口总额为研究对象，通过时间序列分析建立模型，对2012-2015年的进出口总额进行预测，进而得到吉林省进出口总额的大致变化趋势。数据来源于《吉林省统计年鉴》，数据整理（见表1）。

1.2 模型的建立[4]

1.2.1 数据预处理

将表1中的数据绘制成折线图（见图1），序列具有明显的指数上升趋势，说明序列是非平稳的。因此，要对序列进行平稳化处理。将表1中的数据经过取对数再取一阶差分，单位根结果显示该序列平稳，但从白噪声检验显示自相关系数落入置信区间内，与0没有显著差异，序列是纯随机的，即是白噪声序列，因此，对原序列直接取对数差分处理是不可行的。

因此，我们采取对原序列进行直接进行二阶差分运算（图2）。

为了进一步检验该序列是否为平稳的，对数据再进行单位根检验和白噪声检验，由检验结果（图3），对应的值-2.778716小于10%显著水平下的临界值-2.650413，因此，可以认为二阶差分后序列平稳。且该序列属于非白噪声系列。

1.3 模型的建立

1.3.1 自相关系数ACF和偏自相关系数PACF

偏自相关系数图表明除了滞后1阶的偏自相关系数外，其余的都在两倍标准差范围内波动，但是最后并没有收敛，而是小范围内波动，因此判断该序列的偏自相关系数不截尾。而自相关系数在滞后阶数为1时显著不为0，在滞后阶数大于1时基本与0无差异，但最后也没有收敛，而是小范围波动，因此判断该序列的自相关系数也不截尾。因此我们考虑用模型来拟合数据。

1.3.2 模型定阶

第一步：从样本自相关系数和样本偏自相关系数来看，选定过程。

第二步：为了更准确的对模型进行识别，较精确的判定，的值，我们尝试几种不同的模型拟合，根据AIC准则和SIC准则，最终选择了模型，最终的估计结果（如图4所示）。方程如下：

1.3.3 模型的检验

利用模型中的残差（Residual）及实际值（Actual）和拟合值（fitted）比较可看出，模型的残差较小且模型的拟合值和实际值具有较好的一致性。从残差序列相关系数图可看出自相关系数落入置信区间内，与0没有显著差异，序列是纯随机的，即残差是一个白噪声序列，模型回归显著成立。所以该模型还是比较理想的，

1.3.4 模型的预测

利用模型对吉林省2012-2015年进出口总额进行预测，得到预测值结果（如下表2）。

通过表2可以看出，经过对2012年、2013年两年的第三产业总产值的实际值与预测值的比较可以看出，误差率分别为0.53%和5.48%，误差率较小，因此，利用其预测吉林省进出口总额是有效的。

4 结语

由于模型是通过差分使非平稳序列转化为平稳序列的过程，因此，比较适用于短期预测，精度较高。但在实际建立模型时，应该根据所要解决的问题及问题的特点等多方面因素来综合考虑并选择相对最优的模型。

参考文献

[1]吉林省进出口贸易大幅攀升进出口总额5年增长146%[N].吉林日报，2007-08-17.

[2]吉林省对外开放的现状、重点与存在的问题[EB/OL].http：//www.china.com.cn/aboutchina/zhuanti/09dfgl/2009-07/06/content_18079201.htm， 2009-07-06.

[3]孙敬水，张蕾.对外直接投资与进出口贸易之间关系的协整分析——以浙江省为例[J].财贸研究，2007（1）：51-56.

进出口贸易总额 篇4

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