基于ARIMA模型的我国外贸出口总额的研究预测分析

【文章摘要】

随着我国社会经济的快速发展，我国对外贸易成为人们十分关注的问题。为分析我国出口总额未来的发展趋势，本文根据我国1978-2013年外贸出口总额数据，引入时间序列中的MA模型，运用ADF检验、ARCH检验和LM检验等统计检验方法，对我国外贸出口总额未来的发展趋势进行研究预测分析，我国外贸出口总额在未来两年呈较快增长趋势。

【关键词】

ARIMA模型；ADF检验；出口总额；预测分析

0 引言

出口总额，是指一定时期内一国从国内向国外出口的商品的全部价值，称为出口总额。它是一个经济的重要组成部分，对于中国这样一个发展中国家而言，经济是全民关注的焦点，根据我们国家在经济发展方面的总体趋势情况来看，经济总量在逐渐的增加，居民的生活质量也在不断升高，各种发展水平也是在不断上升，与此同时，大家非常关注的出口总额也在不断增加。据国家统计局公报显示，我国2013年进出口稳中有升，全年货物进出口总额258267亿元人民币，比上年增长7.6%，出口137200亿元人民币，增长7.9%。究其原因是因为外部需求的增加导致出口总额不断增加。改革开放以来，我国经济不断的增长，一个重要原因就是出口总额的不断增加，从开始1978年的167.6亿元到2013年的137200亿元，飞跃程度显而易见，这也说明了对外贸易对我国经济发展的影响是十分重要。

1 数据来源和研究方法

1.1数据来源

本文主要研究改革开放以来我国外贸出口总额的发展趋势，所以选择1978-2013年的外贸出口总额数据进行研究预测分析，数据来自《统计年鉴2013》。

1.2研究方法

本文选择的数据是一组时间序列数据，因此采用时间序列方法对外贸出口总额进行研究预测分析。时间序列方法，是利用预测目标的历史时间数据，通过统计分析研究其发展变化规律，建立模型，通过模型去预测未知数据。

2 数据处理与模型识别

2.1数据分析

本文主要采用EVIEWS7.0软件进行数据分析处理。利用EVIEWS7.0软件绘制1978-2013年我国外贸出口总额序列时序图，如图2-1所示。

从图2-1可以看出，序列呈现出显著的递增趋势，说明我国外贸出口总额呈上升趋势，同时说明序列为非平稳序列。

对序列进行ADF检验，得出序列四阶差分平稳。从ADF检验结果可以看出检验统计量对应的概率值为0.0002，在5%的置信水平下拒绝序列存在单位根的原假设，说明四阶差分后的序列平稳。对四阶差分序列进行白噪声检验结果显示，四阶差分后序列为非白噪声序列，所以差分序列具备研究价值。

2.2模型识别

由2.1中已经得出我国外贸出口总额序列四阶差分平稳，差分序列为非白噪声序列，所以可以尝试用模型：

拟合差分序列。式中，B为延迟算子；，为自回归系数多项式；，为移动平均系数多项式。

2.3参数估计

绘制差分序列的自相关图对模型定阶，如图2-2所示，从自相关图可以判断出差分序列的自相关系数1阶截尾，偏自相关系数4阶拖尾。经过尝试，最终选取，即模型。

使用最小二乘法得到未知参数的估计值为：

所以建立的模型结果为：

（2.1）

式中B为延迟算子。

2.4模型检验

对模型残差进行ARCH检验，输出结果显示统计量为1.390，对应概率值为0.239，在5%置信水平下模型残差不存在异方差性；对模型残差进行滞后一期LM检验，统计量为0.000，对应概率值为1.000，在5%置信水平下模型的残差无自相关。所建立的模型通过检验，可以用于对我国外贸出口总额序列进行较好的预测。

利用经检验的模型对1978-2013年我国外贸出口总额进行预测，并绘制实际值与预测值的比较图，如图2-3所示。

由图2-3可以看出，利用模型预测出的值与实际值差异较小，所以所建立的模型比较合理，可以对未来出口总额进行短期预测。

3 预测分析

3.1模型预测误差率分析

通过预测出的数据，算出其误差率为6.3%小于10%，说明误差较小，预测的精度较高，同时也验证出了模型的可取性。

3.2模型预测结果分析

利用经过检验的模型（2.1）式对我国2014-2015年外贸出口总额进行预测，预测结果显示，我国2014年和2015年外贸出口总额分别为16967.2亿元和179110.7亿元。从预测结果可以看出，我国的外贸出口总额在未来两年呈快速上升趋势。

4 结论

根据以上的陈述可知，ARIMA模型很好的解决了对于非平稳时间序列在建模方面的一些问题，而且在对时间序列做短期预测时起到了很大的作用。因此，对于现实中的时间序列方面的问题，我们可以综合考虑各种影响序列的因素，然后选择适合的模型去对序列进行分析研究和预测。同时也总结出出了调整对外贸易政策的几点建议，一是实行对等贸易，减少贸易顺差；二是调整出口政策。经过一系列调整后，它便可以更好地促进我国对外贸易的健康发展。

【参考文献】

[1]潘红宇.时间序列分析[M].对外经济贸易大学出版社，2006.

[2]徐国群.统计预测与决策[M].上海：上海财经大学出版社，2012.

[3]庞浩.计量经济学[M].北京：科学出版社，2010.

【作者简介】

王华（1993.01-），性别：女，民族：汉， 籍贯：云南，大学本科学历。（重庆市涪陵区）长江师范学院 外贸出口总额。endprint

【文章摘要】

随着我国社会经济的快速发展，我国对外贸易成为人们十分关注的问题。为分析我国出口总额未来的发展趋势，本文根据我国1978-2013年外贸出口总额数据，引入时间序列中的MA模型，运用ADF检验、ARCH检验和LM检验等统计检验方法，对我国外贸出口总额未来的发展趋势进行研究预测分析，我国外贸出口总额在未来两年呈较快增长趋势。

【关键词】

ARIMA模型；ADF检验；出口总额；预测分析

0 引言

出口总额，是指一定时期内一国从国内向国外出口的商品的全部价值，称为出口总额。它是一个经济的重要组成部分，对于中国这样一个发展中国家而言，经济是全民关注的焦点，根据我们国家在经济发展方面的总体趋势情况来看，经济总量在逐渐的增加，居民的生活质量也在不断升高，各种发展水平也是在不断上升，与此同时，大家非常关注的出口总额也在不断增加。据国家统计局公报显示，我国2013年进出口稳中有升，全年货物进出口总额258267亿元人民币，比上年增长7.6%，出口137200亿元人民币，增长7.9%。究其原因是因为外部需求的增加导致出口总额不断增加。改革开放以来，我国经济不断的增长，一个重要原因就是出口总额的不断增加，从开始1978年的167.6亿元到2013年的137200亿元，飞跃程度显而易见，这也说明了对外贸易对我国经济发展的影响是十分重要。

1 数据来源和研究方法

1.1数据来源

本文主要研究改革开放以来我国外贸出口总额的发展趋势，所以选择1978-2013年的外贸出口总额数据进行研究预测分析，数据来自《统计年鉴2013》。

1.2研究方法

本文选择的数据是一组时间序列数据，因此采用时间序列方法对外贸出口总额进行研究预测分析。时间序列方法，是利用预测目标的历史时间数据，通过统计分析研究其发展变化规律，建立模型，通过模型去预测未知数据。

2 数据处理与模型识别

2.1数据分析

本文主要采用EVIEWS7.0软件进行数据分析处理。利用EVIEWS7.0软件绘制1978-2013年我国外贸出口总额序列时序图，如图2-1所示。

从图2-1可以看出，序列呈现出显著的递增趋势，说明我国外贸出口总额呈上升趋势，同时说明序列为非平稳序列。

对序列进行ADF检验，得出序列四阶差分平稳。从ADF检验结果可以看出检验统计量对应的概率值为0.0002，在5%的置信水平下拒绝序列存在单位根的原假设，说明四阶差分后的序列平稳。对四阶差分序列进行白噪声检验结果显示，四阶差分后序列为非白噪声序列，所以差分序列具备研究价值。

2.2模型识别

由2.1中已经得出我国外贸出口总额序列四阶差分平稳，差分序列为非白噪声序列，所以可以尝试用模型：

拟合差分序列。式中，B为延迟算子；，为自回归系数多项式；，为移动平均系数多项式。

2.3参数估计

绘制差分序列的自相关图对模型定阶，如图2-2所示，从自相关图可以判断出差分序列的自相关系数1阶截尾，偏自相关系数4阶拖尾。经过尝试，最终选取，即模型。

使用最小二乘法得到未知参数的估计值为：

所以建立的模型结果为：

（2.1）

式中B为延迟算子。

2.4模型检验

对模型残差进行ARCH检验，输出结果显示统计量为1.390，对应概率值为0.239，在5%置信水平下模型残差不存在异方差性；对模型残差进行滞后一期LM检验，统计量为0.000，对应概率值为1.000，在5%置信水平下模型的残差无自相关。所建立的模型通过检验，可以用于对我国外贸出口总额序列进行较好的预测。

利用经检验的模型对1978-2013年我国外贸出口总额进行预测，并绘制实际值与预测值的比较图，如图2-3所示。

由图2-3可以看出，利用模型预测出的值与实际值差异较小，所以所建立的模型比较合理，可以对未来出口总额进行短期预测。

3 预测分析

3.1模型预测误差率分析

通过预测出的数据，算出其误差率为6.3%小于10%，说明误差较小，预测的精度较高，同时也验证出了模型的可取性。

3.2模型预测结果分析

利用经过检验的模型（2.1）式对我国2014-2015年外贸出口总额进行预测，预测结果显示，我国2014年和2015年外贸出口总额分别为16967.2亿元和179110.7亿元。从预测结果可以看出，我国的外贸出口总额在未来两年呈快速上升趋势。

4 结论

根据以上的陈述可知，ARIMA模型很好的解决了对于非平稳时间序列在建模方面的一些问题，而且在对时间序列做短期预测时起到了很大的作用。因此，对于现实中的时间序列方面的问题，我们可以综合考虑各种影响序列的因素，然后选择适合的模型去对序列进行分析研究和预测。同时也总结出出了调整对外贸易政策的几点建议，一是实行对等贸易，减少贸易顺差；二是调整出口政策。经过一系列调整后，它便可以更好地促进我国对外贸易的健康发展。

【参考文献】

[1]潘红宇.时间序列分析[M].对外经济贸易大学出版社，2006.

[2]徐国群.统计预测与决策[M].上海：上海财经大学出版社，2012.

[3]庞浩.计量经济学[M].北京：科学出版社，2010.

【作者简介】

王华（1993.01-），性别：女，民族：汉， 籍贯：云南，大学本科学历。（重庆市涪陵区）长江师范学院 外贸出口总额。endprint

【文章摘要】

随着我国社会经济的快速发展，我国对外贸易成为人们十分关注的问题。为分析我国出口总额未来的发展趋势，本文根据我国1978-2013年外贸出口总额数据，引入时间序列中的MA模型，运用ADF检验、ARCH检验和LM检验等统计检验方法，对我国外贸出口总额未来的发展趋势进行研究预测分析，我国外贸出口总额在未来两年呈较快增长趋势。

【关键词】

ARIMA模型；ADF检验；出口总额；预测分析

0 引言

出口总额，是指一定时期内一国从国内向国外出口的商品的全部价值，称为出口总额。它是一个经济的重要组成部分，对于中国这样一个发展中国家而言，经济是全民关注的焦点，根据我们国家在经济发展方面的总体趋势情况来看，经济总量在逐渐的增加，居民的生活质量也在不断升高，各种发展水平也是在不断上升，与此同时，大家非常关注的出口总额也在不断增加。据国家统计局公报显示，我国2013年进出口稳中有升，全年货物进出口总额258267亿元人民币，比上年增长7.6%，出口137200亿元人民币，增长7.9%。究其原因是因为外部需求的增加导致出口总额不断增加。改革开放以来，我国经济不断的增长，一个重要原因就是出口总额的不断增加，从开始1978年的167.6亿元到2013年的137200亿元，飞跃程度显而易见，这也说明了对外贸易对我国经济发展的影响是十分重要。

1 数据来源和研究方法

1.1数据来源

本文主要研究改革开放以来我国外贸出口总额的发展趋势，所以选择1978-2013年的外贸出口总额数据进行研究预测分析，数据来自《统计年鉴2013》。

1.2研究方法

本文选择的数据是一组时间序列数据，因此采用时间序列方法对外贸出口总额进行研究预测分析。时间序列方法，是利用预测目标的历史时间数据，通过统计分析研究其发展变化规律，建立模型，通过模型去预测未知数据。

2 数据处理与模型识别

2.1数据分析

本文主要采用EVIEWS7.0软件进行数据分析处理。利用EVIEWS7.0软件绘制1978-2013年我国外贸出口总额序列时序图，如图2-1所示。

从图2-1可以看出，序列呈现出显著的递增趋势，说明我国外贸出口总额呈上升趋势，同时说明序列为非平稳序列。

对序列进行ADF检验，得出序列四阶差分平稳。从ADF检验结果可以看出检验统计量对应的概率值为0.0002，在5%的置信水平下拒绝序列存在单位根的原假设，说明四阶差分后的序列平稳。对四阶差分序列进行白噪声检验结果显示，四阶差分后序列为非白噪声序列，所以差分序列具备研究价值。

2.2模型识别

由2.1中已经得出我国外贸出口总额序列四阶差分平稳，差分序列为非白噪声序列，所以可以尝试用模型：

拟合差分序列。式中，B为延迟算子；，为自回归系数多项式；，为移动平均系数多项式。

2.3参数估计

绘制差分序列的自相关图对模型定阶，如图2-2所示，从自相关图可以判断出差分序列的自相关系数1阶截尾，偏自相关系数4阶拖尾。经过尝试，最终选取，即模型。

使用最小二乘法得到未知参数的估计值为：

所以建立的模型结果为：

（2.1）

式中B为延迟算子。

2.4模型检验

对模型残差进行ARCH检验，输出结果显示统计量为1.390，对应概率值为0.239，在5%置信水平下模型残差不存在异方差性；对模型残差进行滞后一期LM检验，统计量为0.000，对应概率值为1.000，在5%置信水平下模型的残差无自相关。所建立的模型通过检验，可以用于对我国外贸出口总额序列进行较好的预测。

利用经检验的模型对1978-2013年我国外贸出口总额进行预测，并绘制实际值与预测值的比较图，如图2-3所示。

由图2-3可以看出，利用模型预测出的值与实际值差异较小，所以所建立的模型比较合理，可以对未来出口总额进行短期预测。

3 预测分析

3.1模型预测误差率分析

通过预测出的数据，算出其误差率为6.3%小于10%，说明误差较小，预测的精度较高，同时也验证出了模型的可取性。

3.2模型预测结果分析

利用经过检验的模型（2.1）式对我国2014-2015年外贸出口总额进行预测，预测结果显示，我国2014年和2015年外贸出口总额分别为16967.2亿元和179110.7亿元。从预测结果可以看出，我国的外贸出口总额在未来两年呈快速上升趋势。

4 结论

根据以上的陈述可知，ARIMA模型很好的解决了对于非平稳时间序列在建模方面的一些问题，而且在对时间序列做短期预测时起到了很大的作用。因此，对于现实中的时间序列方面的问题，我们可以综合考虑各种影响序列的因素，然后选择适合的模型去对序列进行分析研究和预测。同时也总结出出了调整对外贸易政策的几点建议，一是实行对等贸易，减少贸易顺差；二是调整出口政策。经过一系列调整后，它便可以更好地促进我国对外贸易的健康发展。

【参考文献】

[1]潘红宇.时间序列分析[M].对外经济贸易大学出版社，2006.

[2]徐国群.统计预测与决策[M].上海：上海财经大学出版社，2012.

[3]庞浩.计量经济学[M].北京：科学出版社，2010.

【作者简介】

王华（1993.01-），性别：女，民族：汉， 籍贯：云南，大学本科学历。（重庆市涪陵区）长江师范学院 外贸出口总额。endprint