我国进出口总额影响因素分析.docx
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我国进出口总额影响因素分析
年份
进出口总额〔人民币亿元〕Y
CDP（亿元）X1
实际利用外资金额〔亿美元〕X2
外汇储藏〔亿美元〕X3
对外完成营业额〔亿美元〕X4
汇率〔%〕X5
2000
39273.2
99776.3
593.56
1655.74
83.79
8.3
2001
42183.6
110270.4
496.72
2121.65
88.99
8.3
2002
51378.2
121002
550.11
2864.07
111.94
8.3
2003
70483.5
136564.6
561.4
4032.51
138.37
8.3
2004
95539.1
160714.4
640.72
6099.32
174.68
8.3
2005
116922
185895.8
638.05
8188.72
217.63
8.2
2006
140974
217656.6
670.8
10663.4
299．93
8.0
2007
166863.7
268019.4
783.4
15282.49
406.43
7.6
2021
179921.47
316751.7
952.53
19460.3
566.12
6.9
2021
150648.06
345629.2
918.04
23991.52
777.06
6.8
2021
202122.15
408903
1088.2
28473.38
921.7
6.8
2021
236401.95
484123.5
1176.98
31811.48
1034.24
6.5
2021
244160.2
534123
1132.94
33115.89
1165.9697
6.3
2021
258168.9
588018.8
1187.21
38213.15
1371.4
6.2
2021
264334.49
636462.7
1197.05
38430.18
1424.1
6.1
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，外汇储藏，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
进出口总额与实际利用外资金额的关系图
进出口总额与外汇储藏的关系图
进出口总额与对外完成营业额的关系图
进出口总额与汇率的关系图
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+++++U
其中，Y表示进出口总额；X为GDP；为实际利用外资金额；为外汇储藏；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额的其他因素的误差项。
模型的回归结果如下：
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/15/15Time:
19:
36
Sample:
20002021
Includedobservations:
15
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-268063.0
108410.3
-2.472672
0.0354
X1
0.830395
0.099205
8.370496
0.0000
X2
32.51004
44.30729
0.733740
0.4818
X3
9.984450
1.658450
6.020351
0.0002
X4
-403.8746
40.54440
-9.961292
0.0000
X5
26567.77
11737.84
2.263430
0.0499
R-squared
0.996158
Meandependentvar
150598.3
AdjustedR-squared
0.994023
S.D.dependentvar
79745.03
S.E.ofregression
6165.212
Akaikeinfocriterion
20.58041
Sumsquaredresid
3.42E+08
Schwarzcriterion
20.86363
Loglikelihood
-148.3531
F-statistic
466.6565
Durbin-Watsonstat
2.847823
Prob（F-statistic）
0.000000
由回归结果可得模型为：
Y=-268063.0+0.830395X+32.51004+9.984450-403.8746+26567.77
（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=0.996158F=466.6565n=15D.W=2.847823
1.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藏每增加1亿美元，对外完成营业额每增加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，外汇储藏，对外完成营业额，汇率〞对被解释变量“进出口总额〞的绝大局部差异做出了解释
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：
.....不全为0，假定显著水平α=0.05，所以自由度为n-6=15-6=9的临界值t（9）=2.262，因为t（）=-2.472672<-t（9）=-2.262应拒绝H，t（）=8.370496>t（9）=2.262应拒绝H，t（）=0.733740t（9）=2.262.应拒绝H，t（）=-9.961292<-t（9）=-2.262应拒绝H，t（）=2.263430>t（9）=2.262应拒绝H。
这说明GDP，外汇储藏，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，，，，的关系图可以看出，，，的回归系数的符号应为正，的回归系数的符号应为负，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。
计算各解释变量的相关系数：
X1
X2
X3
X4
X5
X1
1.000000
0.971543
0.991503
0.995177
-0.971722
X2
0.971543
1.000000
0.986593
0.971454
-0.981795
X3
0.991503
0.986593
1.000000
0.992451
-0.984915
X4
0.995177
0.971454
0.992451
1.000000
-0.976078
X5
-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，采用逐步回归法进展补救：
变量
参数估计值
0.419424
290.2028
5.639018
154.2632
-83915.07
T统计量
13.69742
12.87939
14.34249
10.54264
-10.08124
0.930216
0.921735
0.935987
0.887231
0.877869
其中，参加的方程最大，以为根底，顺次参加其他变量逐步回归：
变量
，
0.140298
（0.607019）
3.774126
（1.218033）
0.932719
，
69.64195
（0.542392）
4.313353
（1.741137）
0.932312
，
11.89512
（4.253219）
-176.7528
（-2.253948）
0.951279
，
8.240825
（3.681278）
40489.64
（1.180061）
0.937864
经比拟，新参加的方程=0.951279，改良最大，从T分布表可以看出，在给定显著性水平的情况下各参数的T检验显著，选择保存，再参加其他新变量逐步回归：
变量
变量
X
X
X
X
X
X，X，X
0.881806
（8.071880
）
8.878295
（7.579222）
-422.6794
〔-9.703960〕
0.992323
X，X，X
-28.98618
（-0.235787）
12.73069
（2.774964）
-184.7711
（-2.087945）
0.947117
X，X，X
15.07266
.〔4.535422〕
184.4548-1
（-2.487124）
45206.91
（1.573298）
0.993968
由上表可得新参加和X的方程分别为0.992323、0.993968都较大，但参加的方程各参数的t检验更为显著。
所以选择保存，再参加其他新变量逐步回归：
变量
X
X
X
X
X
X，X，X，X
0.881315
（7.675326）
-3.069094
（-0.062342）
8.968446
（4.726831）
-423.3914
（-8.992832）
0.991559
X，X，X，X
0.831705
（8.585565）
10.70235
（8.183366）
-412.7124
（-10.91549）
23512.26
（2.193714）
0.994299
由上表可知当参加X时，有所增加，但在给定显著性水平的情况下其参数的T检验不显著。
参加X后，未增加。
从相关系数也可看出，X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，予以剔除。
最后修正严重多重共线性影响后的结果为：
T=（-3.0488）（8.0719）（7.579
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