基于組合預測模型的跨境電子商務發展分析

李嫻

摘 要：本文將GM（1，1）模型與線性二次移動平均法結合，采用組合預測模型對我國2017—2019年的跨境電子商務交易額進行預測，并將跨境電子商務的發展前景及其在“一帶一路”中的帶動作用進行了分析，具有實際參考價值和借鑒意義。

關鍵詞：跨境電子商務 GM（1，1）模型 線性二次移動平均法

中圖分類號：F724.6 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2018）03（c）-017-03

根據中國電子商務研究中心的數據，2013年，我國境內通過各類電子商務平臺開展跨境電商業務的外資企業已有20多萬家，跨境電商平臺達5000多家，每年有超過10億件商品通過跨境電商銷往世界各地。2010—2015年，我國跨境電商交易規模不斷擴大，占進出口貿易總規模的比重從2010年的4.4%增加到2015年的19.5%，約占進出口貿易總額的1/5。2015年跨境電子商務中的零售進口出現了爆發式增長，增速超過30%，采購貿易增幅超過70%，正在成為新的外貿增長點。2016年上半年跨境電子商務交易規模為2.6萬億元，同比增長30% 。可以說，跨境電商已經成為中國新的經濟增長極。

中國在電子商務發展過程中為全世界做出了一個非常好的榜樣，即把供給和需求有效地通過電子商務平臺進行對接。那么能不能幫助“一帶一路”國家通過更好地借鑒中國的發展階段、發展路徑、發展經驗實現快速發展？中國的技術解決方案和商業模式能不能在這些國家快速復制？如果我們對電子商務的發展趨勢能夠提前做好準備，這將極大推動“一帶一路”國家的共同繁榮發展。

1 方法及工具

由于跨境電子商務興起于近幾年，所得到的數據屬于小樣本，因此選擇了對樣本容量要求不高的灰色預測法中的GM（1，1）模型及時間序列平滑預測法中的線性二次移動平均法。其中屬于灰色系統理論的GM（1，1）正是以部分信息已知，部分信息未知的小樣本、信息不確定系統為研究對象。另外，由于跨境電商交易額數據為具有明顯線性變化趨勢的時間序列，因此選擇了時間序列平滑預測法中的線性二次移動平均法。同時考慮到任何預測模型都存在一定程度上的誤差，因此選擇將以上兩種模型兼收并蓄，各取所長，即采用組合預測模型，以達到減少預測的系統誤差，顯著改進預測效果的目的。

預測分析過程中，應用Matlab、Excel、Spss等軟件進行了相關的計算、誤差分析以及結果的檢驗。

2 預測過程

2.1 GM（1，1）預測

具體內容如表1所示。

3 結論及分析

3.1 結論

本文采用定量預測的方法，客觀的基礎上也相對使預測結果偏于保守，若結合定性預測法，則未來跨境電商的發展速度將更加迅猛。據有關專家預測，2020年跨境電商的交易額將突破10萬億大關，伴隨著“一帶一路”和“互聯網+”的大趨勢，未來跨境電商可能迎來更加高速的發展態勢。

3.2 跨境電商發展前景分析

跨境電商作為新的外貿方式、新的交易模式和新的經濟增長點，有著巨大的市場潛力和生命力。隨著國家電商運營環境的改善和相關扶持政策的出臺，為跨境電商的發展提供了更大機遇。跨境電商是國家經濟增長的新動力、新業態，也是改革開放的新窗口。如果中國能夠保持電子商務的先發優勢，就有希望讓中國成為未來世界網絡貿易，或者說未來國際貿易的主要平臺，不僅帶動中國整個產業的轉型升級，也能帶動參與到這個生態體系里面的其他國家產業進行轉型升級，共同做大“發展的蛋糕”，這是跨境電商的核心價值和重大機遇。當前全球化面臨非常大的挑戰，以跨境電商為代表的全球新經濟則成為下一步驅動全球化發展的重要動力來源。

參考文獻

[1] 喻志強.基于組合契約的跨境電商物流服務供應鏈協調機制研究[D].浙江工商大學，2017.

[2] 張承釗.一種金融市場預測的深度學習模型：FEPA模型[D].電子科技大學，2016.