1、我国进出口总额影响因素分析一、数据的收集以下数据来源于中国统计年鉴根据数据做出 GDP，实际利用外资金额，外汇储备，对外完成营业额，汇率与进出口总额的相关图形。进出口总额与 GDP 的关系图040,80,120,160,20,0240,280,10,020,30,040,50,060,70,0X1Y年份 进出口总额（人民币亿元）YCDP(亿元)X1实际利用外资金额（亿美元）X2外汇储备（亿美元）X3对外完成营业额（亿美元）X4汇率（%） X52000 39273.2 99776.3 593.56 1655.74 83.79 8.32001 42183.6 110270.4 496.72 212
2、1.65 88.99 8.32002 51378.2 121002 550.11 2864.07 111.94 8.32003 70483.5 136564.6 561.4 4032.51 138.37 8.32004 95539.1 160714.4 640.72 6099.32 174.68 8.32005 116922 185895.8 638.05 8188.72 217.63 8.22006 140974 217656.6 670.8 10663.4 29993 8.02007 166863.7 268019.4 783.4 15282.49 406.43 7.62008 17992
3、1.47 316751.7 952.53 19460.3 566.12 6.92009 150648.06 345629.2 918.04 23991.52 777.06 6.82010 201722.15 408903 1088.2 28473.38 921.7 6.82011 236401.95 484123.5 1176.98 31811.48 1034.24 6.52012 244160.2 534123 1132.94 33115.89 1165.96976.32013 258168.9 588018.8 1187.21 38213.15 1371.4 6.22014 264334.
4、49 636462.7 1197.05 38430.18 1424.1 6.1进出口总额与实际利用外资金额的关系图040,080,0120,0160,020,0240,0280,0460801,01,201,40X2Y进出口总额与外汇储备的关系图040,080,0120,0160,020,0240,0280,010,020,030,040,0X3Y进出口总额与对外完成营业额的关系图040,080,0120,0160,020,0240,0280,0204060801,01,201,401,60X4Y进出口总额与汇率的关系图040,080,0120,0160,020,0240,0280,06. 6
5、.46.87.27.68.08.4X5Y二、模型的初步提出从上图可以看出，进出口总额与各因素之间大体呈线性关系，建立以下简单线性回归模型：设定模型Y = + X + + + + +Ut1232435465t其中，Y 表示进出口总额； X 为GDP； 为实际利用外资金额； 为外汇储t 12 3备； 为对外完成营业额； 为汇率；U 是除了解释变量之外影响进出口总45t额的其他因素的误差项。模型的回归结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/15/15 Time: 19:36Sample: 2000 2014Included ob
6、servations: 15VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob. C-268063.0 108410.3 -2.472672 0.0354X10.830395 0.099205 8.370496 0.0000X232.51004 44.30729 0.733740 0.4818X39.984450 1.658450 6.020351 0.0002X4-403.8746 40.54440 -9.961292 0.0000X526567.77 11737.84 2.263430 0.0499R-squared0.996158Mean de
7、pendent var150598.3Adjusted R-squared0.994023 S.D. dependent var79745.03S.E. of regression6165.212 Akaike info criterion20.58041Sum squared resid3.42E+08 Schwarz criterion20.86363Log likelihood-148.3531 F-statistic466.6565Durbin-Watson stat2.847823 Prob(F-statistic)0.000000由回归结果可得模型为：Y =-268063.0 +0
8、.830395X +32.51004 +9.984450 -t 123403.8746 +26567.7745(108410.3) (0.099205) (44.30729) (1.658450) (40.54440) (11737.84)t=(-2.472672) (8.370496) (0.733740) (6.020351) (-9.961292) (2.263430)R =0.996158 F=466.6565 n=15 D.W=2.84782321. 经济意义检验：由所得到的回归系数，可说明 GDP 每增加 1 亿元，实际利用外资金额和 外汇储备每增加 1 亿美元，对外完成营业额每增
9、加 1 亿美元，汇率每提高 1%。平均说来进出口总额将分别增加 0.830395 亿元，增加 32.51004 亿美元，增加9.984450 亿美元，减少 403.8746 亿美元和增加 26567.77 亿元。2. 拟合优度和统计检验：拟合优度检验：由回归结果可得，可决系数为 0.996158，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“GDP，实际利用外资金额，外汇储备，对外完成营业额，汇率”对被解释变量“进出口总额”的绝大部分差异做出了解释对回归系数的显著性检验：T 检验提出原假设H ： = = = = = =0，备择假设 H ： . . . . .012345612345不全为0
10、，假定显著水平=0.05 ，所以自由度为n-6=15-6=9的临界值t (9)6 02.=2.262，因为t( )=-2.472672 1025. 02t (9)=2.262 应拒绝H ，t( )=0.733740 t (9)=2.262.应拒绝H ，t( )=-9.961292 t (9)=2.262 应拒绝 H 。这表明GDP ，外汇储0625.0 0备，汇率和对外完成营业额对进出口总额有显著影响，而实际利用外资金额对进出口总额无显著影响。三、多重共线性的检验与修正由上述被解释变量 Y 与各被解释变量 ， ， ， ， 的关系图可以看1X234X5出 ， ， ， 的回归系数的符号应为正， 的
11、回归系数的符号应为负，1X234X5但上述建立的回归模型 和 的回归系数的符号与预期相反，且个别解释变5量的 R 和 F 值都很大而 T 值较小，说明解释变量之间存在多重共线性。2计算各解释变量的相关系数：X1 X2 X3 X4 X5X1 1.000000 0.971543 0.991503 0.995177 -0.971722X2 0.971543 1.000000 0.986593 0.971454 -0.981795X3 0.991503 0.986593 1.000000 0.992451 -0.984915X4 0.995177 0.971454 0.992451 1.000000
12、-0.976078X5 -0.971722 -0.981795 -0.984915 -0.976078 1.000000由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性，采用逐步回归法进行补救：变量 1X23X45X参数估计值 0.419424 290.2028 5.639018 154.2632 -83915.07T 统计量 13.69742 12.87939 14.34249 10.54264 -10.081242R0.930216 0.921735 0.935987 0.887231 0.877869其中，加入 的方程 最大，以 为基础，顺次加入其他变
13、量逐步回归：3X2R3X变量 1X23X45X2R，310.140298(0.607019)3.774126(1.218033)0.932719，3X269.64195(0.542392)4.313353(1.741137)0.932312，34X11.89512(4.253219)-176.7528(-2.253948)0.951279，358.240825(3.681278)40489.64(1.180061)0.937864经比较，新加入 的方程 =0.951279，改进最大，从 T 分布表可以看出，在4X2R给定显著性水平 的情况下各参数的 T 检验显著，选择保留 ，再加入05. 4X
14、其他新变量逐步回归：变量变量X1X 2X 3X 4X 52RX ，X34，X 10.881806(8.071880)8.878295(7.579222)-422.6794（-9.703960）0.992323X ，X34，X 2-28.98618(-0.235787)12.73069(2.774964)-184.7711(-2.087945)0.947117X ，X34，X 515.07266.（4.535422）184.4548-1(-2.487124)45206.91(1.573298)0.993968由上表可得新加入 和 X 的方程 分别为 0.992323、0.993968 都较大，但
15、加152R入 的方程各参数的 t 检验更为显著。所以选择保留 ，再加入其他新变量逐1X 1X步回归：变量X1X 2X 3X 4X 52RX ，3X ，4X ，1X 20.881315(7.675326)-3.069094(-0.062342)8.968446(4.726831)-423.3914(-8.992832)0.991559X ，3X ，4X ，1X 50.831705(8.585565)10.70235(8.183366)-412.7124(-10.91549)23512.26(2.193714)0.994299由上表可知当加入 X 时， 有所增加，但在给定显著性水平 的情况52R0
16、5.下其参数的 T 检验不显著。加入 X 后， 未增加。从相关系数也可看出，X2与 X 与其他变量高度相关，这说明主要是 X 、X 引起了多重共线性，予以25 5剔除。最后修正严重多重共线性影响后的结果为： ttttY 431679.28706.9T=(-3.0488) (8.0719) (7.5792) (-9.70396)=0.992323 F=604.2044 DW=2.406712R这就说明在其他因素不变的情况下，当 GDP X 每增加一亿元，外汇储备 X 和1 3对外完成营业额 X 分别每增加一亿美元时，平均我国进出口总额将分别增加40.8818 亿元，8.8783 亿元，减少 42
17、2.6794 亿元。四、异方差的检验利用White检验对上述修正后的模型进行异方差检验F-statistic 0.386067 Prob. F(9,5) 0.8982Obs*R-squared 6.150032 Prob. Chi- 0.7248Square(9)Scaled explained SS 1.635885Prob. Chi-Square(9) 0.9960作 对常数项、解释变量、解释变量的平方及其交叉乘积的辅助回归：2te 249484372363541312110 XXXXXt 从上表可以看出， =6.15003,由 White 检验知，在 =0.05 下，查 分布表，nR 2
18、得临界值 16.919，比较计算的 统计量与临界值，因为）（ 905.22=6.15003 16.919，所以不拒绝原假设，原假设为2nR）（.,表明模型不存在异方差。910：H五、自相关的检验通过对数据的多重共线性检验，形成新的数据。由于在经济系统中，经济变量前后期之间很可能有关联，使得随机误差不能满足无自相关的假定。已知经多重共线性修正后的回归方程为 tttt XXY 431679.287056.29T=(-3.0488) (8.0719) (7.5792) (-9.70396)2R=0.992323 F=604.2044 DW=2.40671该回归方程修正的可决系数较高，回归系数均显著。对样本量为 15、3 个解释变量的模型、5%显著性水平，查 DW 统计表可知， dL=0.814，d U= 1.750，模型中 dlDWdu44，得此模型中无自相关。所以，最终此模型为： tttt XXY 431679.287056.29六、模型存在的问题由于是粗略的统计，未对模型做设定误差的检验，未检验是否遗漏相关变量，所以所建立的模型只能是粗略的模型。七、政策建议
