基于回歸模型下的中國對外進(jìn)出口數(shù)額的預(yù)測研究

齊化富 于瀟

【摘? 要】論文建立了中國對外進(jìn)出口總額和部分中國宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的多元線性規(guī)劃預(yù)測模型，成功實現(xiàn)了對進(jìn)出口總額的預(yù)測，此預(yù)測數(shù)據(jù)能有效指導(dǎo)管理層及時調(diào)配市場資源，達(dá)到市場資源利用最優(yōu)化。

【關(guān)鍵詞】進(jìn)出口總額;線性規(guī)劃模型;最優(yōu)化

【Abstract】In this paper， a multiple linear programming prediction model of China's total import and export volume and part of China's macro-economic data is established， which successfully realizes the prediction of China's total import and export volume. This forecast data can effectively guide the management to allocate market resources in time， and achieve the optimal utilization of market resources.

【Keywords】total import and export volume; linear programming model; optimization

1 引言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化的逐步深入發(fā)展，對外貿(mào)易成為一國經(jīng)濟(jì)與世界經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的紐帶。中國是世界貿(mào)易第一大國，對外貿(mào)易對中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的推動作用。一個合理、恰當(dāng)?shù)膶ν赓Q(mào)易預(yù)測結(jié)果有助于制定適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的對外貿(mào)易政策和措施，從而有效調(diào)動各種市場資源，并能使之利用達(dá)到最優(yōu)化。由此可見，精確預(yù)測中國對外貿(mào)易額具有重要意義。

本文基于中國統(tǒng)計局的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，建立了多元回歸模型，成功預(yù)測了中國對外貿(mào)易的進(jìn)出口額。此預(yù)測模型能有效指導(dǎo)管理層及時調(diào)配市場資源，從而達(dá)到市場資源利用的最優(yōu)化。

2 多元線性回歸模型簡介

2.1 多元線性回歸模型

3 中國對外進(jìn)出口總額的線性規(guī)劃預(yù)測模型

3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

中國對外貿(mào)易的發(fā)展與中國宏觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀密不可分。因此，本文選取中國國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）X1，居民消費價格指數(shù)（CPI）X2，工業(yè)品出廠價格指數(shù)（PPI）X3，采購經(jīng)理人指數(shù)（PMI）X4，城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資X5，企業(yè)商品價格指數(shù)X6，消費者信心指數(shù)X7，社會消費品零售總額X8八個可能會影響中國外進(jìn)出口額的因素為自變量（數(shù)據(jù)來自東方財富網(wǎng)站），中國對外進(jìn)出口額（數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計局網(wǎng)站）Y為因變量建立多元線性回歸模型[1]。所下載整理的數(shù)據(jù)如表1：

3.2 多元線性回歸模型建立與spss軟件求解

利用上述變量建立的多元線性回歸模型為Y=a+b1X1，+b2X2+…+b8X8+ε，其中a，b1，b2，…+b8為回歸系數(shù)，ε為隨機(jī)變量。

將上述數(shù)據(jù)導(dǎo)入spss統(tǒng)計軟件，在菜單欄中選擇“分析”|“回歸”|“線性”命令，在“線性回歸”對話框內(nèi)進(jìn)行相應(yīng)設(shè)置，最后單擊“確定”按鈕，便可得到線性回歸模型結(jié)果[2]。

由表2可以看到回歸模型調(diào)整的R2=0.994，說明回歸的擬合度非常高，但是D-W卻為3.07，說明模型殘差存在比較嚴(yán)重的正自相關(guān)。

由表3得到回歸部分的F=60.435，相應(yīng)的P=0.03，小于顯著水平0.05，因此可以判斷模型的線性相關(guān)程度很高。

該模型中各回歸系數(shù)的T檢驗中，常數(shù)項、自變量X2和X4對應(yīng)的的P值偏大[3]。

圖1給出了標(biāo)準(zhǔn)化殘差的標(biāo)準(zhǔn)P-P圖。該P-P圖是以實際觀測值的累計概率為橫軸，以正態(tài)分布的累計概率為縱軸繪制。由圖可知，所有散點都分布在對角線附近，由此驗證所有樣本數(shù)據(jù)來自正態(tài)分布，模型（5）擬合效果好。

利用模型（5）預(yù)測2019年中國對外進(jìn)出口總額為Y2019=45083.44，其實際進(jìn)出口額為45753，誤差大約為1.5%，屬于可接受的范圍。此預(yù)測數(shù)據(jù)能有效指導(dǎo)管理層及時調(diào)配市場資源，達(dá)到市場資源利用最優(yōu)化。

【參考文獻(xiàn)】

【1】陳勝可.spss統(tǒng)計分析從入門到精通[M].北京：清華大學(xué)出版社，2012.

【2】郭曉峰.基于ARIMA模型的中國CPI走勢預(yù)測分析[J].統(tǒng)計與決策，2012（11）：29-32.

【3】陳晶晶.中國-東盟貿(mào)易發(fā)展現(xiàn)狀分析[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)，2007（2）：76-78.