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基于趋势模型的中国进出口总额预测分析
【摘 要】 本文利用中国1978-2012年进出口总额年度数据构建了趋势模型。通过对该趋势模型的分解，回归和预测，将1978-2012年这个时间段内的中国进出口总额进行建模，并对2012年到2015年的中国进出口总额进行预测。
【关键词】趋势模型； 进出口总额； 预测 【中图分类号】F124.7 【文献标志码】 A
【Abstract】This paper constructs a trend model using the annual data of total imports and exports from 1978 to 2012 in China. By decomposing, regression and forecasting the trend model, China's total import and export volume during 1978 to 2012 is modeled and the total import and export volume of China is forecasted from 2012 to 2015.
【Key Words】trend model; Total imports and exports; forecasting
1 引言
1.1 研究的背景及意义
众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。与此同时，中国经济自身的外贸依存度也已经达到了很高的水平，因此正确分析预测我国的进出口贸易额将对我国对外贸易的发展起着举足轻重的作用。
本文在分析了1978至2012年度我国出口总额的基础上，根据其数据特征建立ARIMA模型和指数曲线趋势外推模型，主要利用Eviews对模型进行检验分析，从而预测了中国
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2012-2015年的出口贸易总额。
1.2国内外研究回顾
毕玉江（2005）通过对变量使用平稳性检验与协整分析，我们发现，我国各类商品出口对世界需求水平的敏感性较高，对人民币实际汇率的敏感性存在较大差异。我国商品进口受我国经济发展水平影响较大，对实际汇率变动的反应与理论预测并不完全一致。
陈继勇；秦 臻（2009）外商对华直接投资对中国商品进出口、出口、进口的增长均存在长期且显著的促进作用， 而且这种促进作用存在时滞。横截面分析结果表明， 每年外商对华直接投资对于中国商品进出口、出口、进口的促进作用随着时间的推移是波动的， 但从总趋势来看， 这种促进作用在不断增强。
刘碗（2006）通过模型的建立和对实证分析结果的总结，我们确定了居民消费价格指数和国内生产总值对消费水平的具体量化影响，得出回归方程和相应结论，并结合结论给出了相应的政策性建议。
程洁（2009）汇率作为一种重要的经济杠杆，是影响一个国家和地区对外贸易发展的重要因素之一。分析了1984年以来汇率改革与我国贸易发展情况，发现在不同阶段，随着实际有效汇率的升值和贬值，对外贸易呈现不同的特征。人民币汇率变动对我国甚至世界贸易发展都会产生重大影响。
1.3 数据的选取与描述性统计
本文选取了1978-2012进出口总额数据（X），（见图1）通过对数据的初步观察可得出：中国进出口总额带有明显的趋势性，这个社会经济现象可以看成是随机过程在现实中的一次样本实现。图中显示，中国进出口总额保持指数增长趋势，特别是1978年改革开放以后，呈现出较强劲的增长趋势。从中国进出口总额的变化特征来看，这是一个非平稳序列，明显呈现上升趋势。
【原创】 定制撰写数据分析可视化项目案例调研报告 （附代码数据） 有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了 IM_EX240,000200,000160,000120,00080,00040,0000556065707580859095000510 图1.中国进出口总额变化趋势图
( 以下为利用软件相关过程：)
第一步：读取中国1978-2012进出口总额数据建模及预测
打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项，在“Workfile structure type”栏选择“Dated –regular frequency”，在“Date specification”栏中分别选择“Annual”(年数据) ，分别在起始年输入1978，终止年输入2012，文件名输入“im_ex”，点击ok，见下图，这样就建立了一个工作文件。
在workfile中新建序列im_ex，并录入数据（点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel…，
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找到相应的Excel数据集，打开数据集，出现如下图的窗口，在“Data order”选项中选择“By observation-series in columns”即按照观察值顺序录入，本例只有一列数据，在“Names for series or number if named in file”中输入序列的名字im_ex，点击ok，则录入了数据）：
第二步：时序图判断平稳性
双击序列im_ex，点击view/Graph/line，得到下列对话框：