我国商品出口额与其有关因素的关系研究毕业论文.docx

研究我国商品出口额与其有关因素的关系研究我国商品出口额与其有关因素的关系摘要：中国是一个地广物博的悠久大国，从汉朝兴起的丝绸之路，到郑和七下西洋，再到中原地区与北方地区的贸易往来，中国的外贸出口已经有了千百年的历史。但由于清朝时期的自给自足封建经济，统治者沉溺于“天朝大国”中，不愿与外国进行经济贸易往来。中国一直沉浸在自己的美梦中不愿醒来，以至于错过了英国的第一次工业革命，更是错过了与世界同步发展。限制了对外贸易的发展，使中国的资本主义萌芽始终得不到发展，也看不到世界的进步。随后只能被经济实力突飞猛进的外国欺负。在战争中生存的中国人终于从睡梦中醒来，新中国的成立是标志性的过度，改革开放是飞跃性的一跳。通往外界的门被打开了，中国的丰富资源也逐渐的被世人发现并加以利用了。我就中国统计年鉴2014调取了中国自1978年至2013年商品出口贸易、国内生产总值、人民币汇率、居民消费价格指数四个指标（缺失数据从百度中搜索），利用eviews软件以及最小二乘法对其进行研究，分析商品出口额与其三者之间的关系。了解自改革开放以来我国的经济发展趋势。关键词：商品出口贸易 国内生产总值 人民币汇率 居民消费价格指数 最小二乘估计 eviews 1978年至2013年目录研究我国商品出口额与其有关因素的关系2-、前言4二、相关数据4三、模型设定5四、参数估计51.绘制散点图：5（2）回归分析图6五、模型检验：7（1）经济意义检验：7（2）拟合优度7（3）f检验7（4）t检验：7六、多重共线性检验：8(1)直观判断法：8(2)方差扩大因子法：8（3）（相关系数检验法）8七、异方差检验8（1）white检验：8（2）异方差的修正（加权最小二乘法）:9八、自相关：11（1）dw检验：11（2）lm检验：11（3）自相关的修正：12九、模型分析13十、模型的改进13十一、建议14-、前言拿破仑说过：“中国是一头正在熟睡的雄狮，早晚它将醒来震惊全世界”。旧时代的中国被错误的领导着，苏醒后的中国以飞快的速度朝着世界的脚步迈去。无论是从经济实力还是科学技术，中国都处于世界的前流。随着国家对外开放水平的不断提高，中国已成为全球第一大出口国和第二大进口国。人民币也在2015年12月1日正式成为第五大国际储备货币（国际储备货币构成：美元、欧元、日元，英镑），并居第三位。人民币纳入sdr对中国的市场来说无疑有着美好的前景，对外贸易也会越来越频繁。同时随着改革开放，我国经济迅猛发展，经济实力不断增强，gdp已经跃居世界前列，与此同时，进出口贸易也发展迅速。gdp的增长又提升了我国整体经济实力和经济水平，对出口贸易产生影响。如此循环往复，gdp成为了影响商品出口的主要因素。本文采用计量经济学的分析方法，研究我国商品出口额与国内生产总值（gdp）、居民消费价格指数、人民币汇率之间的关系。通过计量经济学的相关分析来验证其关系并依据结论提出相关对策建议。二、相关数据y: 商品出口贸易（万元） x1：国内生产总值（万元）x2：人民币汇率（100美元为基准） x3：居民消费价格指数（亿元）obsyx1x2x3197897.53645.2157.7100.71979136.64062.6149.6101.91980182.74545.6153.0107.51981220.14891.6170.5102.51982223.25323. 9189.21021983222.35962.7197.61021984261.47208.1232.7102.71985273.59016293.7109.31986309.410275.2345.3106.51987394.412058.6372.2107.31988475.215042.8372.2118.81989525.416992.3376.51181990620.918667.8478.3103.11991719.121781.5532.3103.41992849.426923.5551.5106.41993917.435333.9576.2114.719941210.148197.9861.9124.119951487.860793.7835.1117.119961510.571176.6831.4108.319971827.978973829102.819981837.184402.3827.999.219991949.389677.1827.898.62000249299214.6827.8100.420012661109655.2827.7100.720023256120332.7827.799.220034382.3135822.8827.7101.220045933.3159878.3827.7103.920057619.5184937.4819.2101.820069689.8216314.4797.2101.5200712204.6265810.3760.4104.8200814306.9314045.4694.5105.9200912016.1340902.8683.199.3201015777.5401512.8677103.3201118983.8473104645.9105.4201220487.1519470.1631.3102.6201322090568845.2619.3102.6资料来源：中国统计年鉴2014三、模型设定假设yt=1+2x1+3x2+4x3+ui,其中y为被解释变量商品出口额，x1为解释变量国内生产总值，x2为解释变量人民币汇率，x3为解释变量居民消费价格指数。四、参数估计1.绘制散点图：利用eviews软件对数据进行散点图的绘制由图可知，y与x之间存在线性关系。并且y与x1存在正相关，y与x2,x3存在负相关。（2）回归分析图利用eviews软件对数据进行回归分析，得到如下图：dependent variable: ymethod: least squaresdate: 12/19/15 time: 00:14sample: 1978 2013included observations: 36variablecoefficientstd. errort-statisticprob.c-2492.6932266.848-1.0996300.2797x10.0418830.00089746.703290.0000x2-1.6951520.542546-3.1244360.0038x327.0502621.248811.2730250.2122r-squared0.988011mean dependent var4670.864adjusted r-squared0.986887s.d. dependent var6502.562s.e. of regression744.6277akaike info criterion16.16808sum squared resid17743053schwarz criterion16.34403log likelihood-287.0255hannan-quinn criter.16.22950f-statistic879.0206durbin-watson stat0.829862prob(f-statistic)0.000000由上可知，回归方程为lnyt=2492.693+0.041883x11.695152x2+27.05026x3 （2266.848）（0.000897）（0.542546）（21.24881） t=(1.099630) (46.70329) (-3.124436) (1.273025) r2=0.988011 r2=0.986887 f=879.0206 n=36五、模型检验：（1）经济意义检验：由数据可知，在其他条件不变的情况下，国内生产总值每增加一万元，商品出口额平均上升0.041883万元；在其他条件不变的情况下，人民币汇率每上升一单位，商品出口额平均减少1.695152个单位；在其他条件不变的情况下，居民消费价格指数每增加一万元，商品出口额平均增加27.05026万元。这与理论分析和经验判断相一致。（2）拟合优度：由表可知，r2=0.988011，可决系数很高，修正的可决系数为0.986887，说明模型对样本的拟合很好。（3）f检验：假设原假设h0=1=2=3=4=0，备择假设h1=1234,在给定的显著性水平=0.05的条件下，查询f（n-k,k-1）=f0.05(36-4,4-1)=2.90,由于f=879.02062.90，所以拒绝原假设，说明回归方程显著，即 “ 国内生产总值 ”、“人民币汇率 ”、“居民消费价格指数”等变量联合起来确实对“商品出口贸易”有影响。（4）t检验：假设原假设h0:j=0(j=1,2,3,4) ,h1=j0(j=1,2,3,4。在给定的显著性水平=0.05的条件下，查询t分布表得t0.025(36-4)=2.038,除x3以外其他自变量的t统计量的均值全都大于2.038，这说明在其他条件不变的情况下，国内生产总值 ”、“人民币汇率 ”、等变量分别对“商品出口贸易”有影响。“居民消费价格指数”对“商品出口贸易”没有显著影响。六、多重共线性检验：(1)直观判断法：由回归方程yt=2492.672+0.041883x11.694883x2+27.0482x3 （2266.879）（0.000897）（0.542554）（21.24910） t=(1.099605) (46.70264) (-3.123879) (1.272910) r2=0.988011 r2=0.986887 f=879.0038 n=36与回归结果可知，x3的回归系数的标准误差为21.24910，相对来说数值较大，可是它却没有通过t检验，初步判断可能存在严重的多重共线性。(2)方差扩大因子法：以x1做被解释变量，x2，x3为解释变量，得到r2=0.223493。以x2做被解释变量，x1，x3为解释变量，得到r2=0.176616。以x3做被解释变量，x2，x1为解释变量，得到r2=0.062545。运用公式vifj=1/(1-rj2)：vif1=1.2878184。vif2=1.21450016。vif3=1.06671787。经验表明当vifj=10，说明解释变量之间存在严重的多重共线性。这里vifjx20.05 (9)=16.919,拒绝原假设，表明模型中存在异方差。（2）异方差的修正（加权最小二乘法）:运用权数1/abs(resid)：dependent variable: ymethod: least squaresdate: 12/11/15 time: 18:05sample: 1978 2013included observations: 36weighting series: 1/abs(resid)variablecoefficientstd. errort-statisticprob.c-2234.183566.2576-3.9455240.0004x10.0416810.000260160.34070.0000x2-1.7783930.172261-10.323820.0000x324.692055.7249314.3130740.0001weighted statisticsr-squared0.999348mean dependent var1815.502adjusted r-squared0.999287s.d. dependent var4340.421s.e. of regression122.7291akaike info criterion12.56228sum squared resid481998.1schwarz criterion12.73822log likelihood-222.1210hannan-quinn criter.12.62369f-statistic16343.89durbin-watson stat0.975343prob(f-statistic)0.000000unweighted statisticsr-squared0.987867mean dependent var4670.864adjusted r-squared0.986730s.d. dependent var6502.562s.e. of regression749.0785sum squared resid17955797durbin-watson stat0.823812可以看出，消除异方差后的模型均通过了f检验和t检验，且可决系数很大。这说明，在其他条件不变的情况下，国内生产总值每增加一万元，商品出口额平均上升0.041681万元；在其他条件不变的情况下，人民币汇率每上升一单位，商品出口额平均减少1.7783931个单位；在其他条件不变的情况下，居民消费价格指数每增加一万元，商品出口额平均增加24.69205万元。虽然这个模型可能还存在某些其他需要进一步。解决的问题，但这一步的结果或许比刚开始的结论更准确一些。得到回归模型：yt=-2234.183+0.041681x1-1.7783931x2+24.69205x3 (566.2576) (0.00026) (0.172261) (5.724931) t=(3.945524) (160.3407) (-10.32382) (4.313074) r2=0.999348 r20.999287 f=16343.89八、自相关：（1）dw检验：由异方差修正表可知，dw=0.975343，在显著性水平为0.05，n=36，k=3的条件下查dw表，得dl=1.295,du=1.654。所以此模型存在一阶正相关。（2）lm检验：breusch-godfrey serial correlation lm test:f-statistic4.519989prob. f(2,30)0.0192obs*r-squared6.078885prob. chi-square(2)0.0479test equation:dependent variable: residmethod: least squaresdate: 12/11/15 time: 18:22sample: 1978 2013included observations: 36presample missing value lagged residuals set to zero.weight series: 1/abs(resid)variablecoefficientstd. errort-statisticprob.c268.6010450.47860.5962570.5555x10.0001670.0001471.1392880.2636x2-0.1200610.126820-0.9466990.3514x3-2.3523974.518678-0.5205940.6065resid(-1)0.0527790.0973410.5422080.5917resid(-2)-0.0150160.038094-0.3941780.6962weighted statisticsr-squared0.168858mean dependent var-18.55313adjusted r-squared0.030334s.d. dependent var111.3188s.e. of regression111.1138akaike info criterion12.41000sum squared resid370388.1schwarz criterion12.67392log likelihood-217.3800hannan-quinn criter.12.50211f-statistic1.218982durbin-watson stat1.021745prob(f-statistic)0.324470unweighted statisticsr-squared0.030956mean dependent var62.89751adjusted r-squared-0.130551s.d. dependent var713.4099s.e. of regression758.5501sum squared resid17261948durbin-watson stat0.021923假设h0：不存在自相关，即1=2=n.h1: 存在自相关，即12n。lm=tr2=36*0.168858=6.078888x20.05(2)=1.38629.接受原假设，说明不存在自相关。在显著性水平为0.05的条件下，p值全都大于0.05，接受原假设，说明不存在自相关。resid(-2)的p值大于0.05，接受原假设，说明不存在二阶自相关。综上所述，该模型存在一阶自相关。（3）自相关的修正：使用科伦克奥克特迭代法做广义差分回归，得到如下结果dependent variable: ymethod: least squaresdate: 12/19/15 time: 00:23sample (adjusted): 1979 2013included observations: 35 after adjustmentsconvergence achieved after 10 iterationsvariablecoefficientstd. errort-statisticprob.c-3400.2822552.406-1.3321870.1928x10.0413940.00156326.490340.0000x2-1.5080901.110118-1.3584950.1844x334.9173523.205071.5047290.1429ar(1)0.5989200.1579383.7921290.0007r-squared0.991920mean dependent var4801.531adjusted r-squared0.990842s.d. dependent var6549.366s.e. of regression626.7501akaike info criterion15.85054sum squared resid11784471schwarz criterion16.07273log likelihood-272.3844hannan-quinn criter.15.92724f-statistic920.6722durbin-watson stat1.863124prob(f-statistic)0.000000inverted ar ro