□文/张馨文 张卜元
(1.吉林财经大学统计学院;2.吉林财经大学国际经济贸易学院吉林·长春)
吉林省进出口贸易总额分析预测
□文/张馨文1张卜元2
(1.吉林财经大学统计学院;2.吉林财经大学国际经济贸易学院吉林·长春)
为了研究吉林省进出口贸易情况,采用时间序列中二次曲线拟合法以及残差自回归模型对吉林省进出口贸易进行预测,并最终预测出吉林省未来十年进出口贸易总额。
进出口贸易;时间序列;二次曲线拟合;残差自回归模型
收录日期:2015年6月9日
表1 1978~2013年吉林省进出口贸易总额
进出口贸易是指一个国家(地区)与另一个国家(地区)之间的商品和劳务的交易,分为进口贸易和出口贸易,按照类别可分为货物进出口贸易和服务进出口贸易。改革开放初期,吉林省进出口贸易总额相对较少,直到20世纪80年代中期,全省进出口贸易总额才突破10亿元大关,而随着中国经济融入世界经济一体化进程的加快,进出口贸易在全省国民经济中的地位也越来越重要,到2013年全省进出口贸易总额已达到16,011亿元。目前,有大量学者研究我国及各省的进出口总额情况,并对其影响因素进行分析,同时提出相应的政策措施。本文用时间序列分析方法对1978~2013年吉林省进出口贸易总额变动进行分析并预测未来10年的进出口贸易总额。
表2 吉林省进出口贸易总额的单位根检验
表3 残差的单位根检验
表5 吉林省未来10年进出口贸易总额最终预测值
本文选用的是1978~2013年吉林省进出口贸易总额这一指标进行分析,数据来源于2014年吉林省统计年鉴。(表1)
表4 残差的自回归模型估计结果
图1 残差的序列相关图
图2
(一)数据的平稳性检验。根据表1中的数据,利用eviews分析软件进行数据的平稳性检验并最终发现:吉林省进出口贸易总额的这一数据并非平稳性数据,而是呈现出一定的线性趋势。为了更加清楚的说明该序列为非平稳序列,我们对这一序列进行单位根检验,检验结果见表2。(表2)可以看到,ADF检验的t统计量为4.21,大于1%、5%以及10%水平下的临界值,因此原序列不适合用ARMA模型。
(二)模型的确定。再次对原数据进行观察发现,原序列呈现出一定的二次曲线趋势,于是利用非平稳时间序列的确定性因素进型分析,并采用曲线趋势进行拟合。得到最终的拟合结果并建立模型:
(三)模型检验。从上述结果可以看出,模型中t与t2的t统计量分别为-4.93以及9.96,其p值都小于0.05,因此拒绝原假设,接受备择假设,认为该模型的参数估计结果良好,模型中R2=0.93,调整后的R2为0.93,即可见模型的拟合程度也十分良好,另外F= 238.73,可见F统计量也十分显著,因此可以认为该模型通过检验。但是,为了检验该模型的信息是否提取充分,我们仍需对残差进行进一步的分析,其分析结果见表3。(表3)可以发现,残差的单位根检验P值大于0.05,因此可以认为残差是平稳的。为了更好的说明模型的信息提取充分,再次对残差的相关系数进行检验,检验结果见图1。(图1)图1显示,残差的序列相关图的Q统计量的P值全都小于0.05,因此可以认为残差为非白噪声序列,说明模型的信息提取不充分。残差序列的自相关拖尾,偏自相关一阶截尾,因此建立残差自相关为AR(1)模型。模型估计结果见表4。(表4)
为了能够检验模型信息提取是否充分,我们对该模型的残差进行检验,检验结果见图2。(图2)由图可知,自相关模型的残差为白噪声序列,模型信息提取充分,因此可以建立最优模型最优模型为:
(四)模型预测。从上述检验中我们知道,模型提取的信息十分充分,可以利用该模型进行相关的预测。因此,可以对吉林省未来10年的进出口总额作出最优预测,预测结果见表5。(表5)
从上述分析中可以看到,吉林省进出口贸易总额年度数据是一个不平稳的时间序列。从预测结果中可以发现,吉林省未来10年进出口贸易总额仍呈现逐年上升趋势,并将在2018年左右突破2,000亿元,在2023年左右接近3,000亿元。这不仅有利于经济发展,同时也创造了一定的就业岗位,拉动人民的消费以及生活水平。对此,当地政府首先要把握好长期战略政策,利用吉林省得天独厚的资源优势,开辟并占领海外市场;其次,要加大宣传力度,以便更好地宣传吉林省,并向国外输出产品;最后,要对特色产业进行扶持,以便占有更多的市场份额,从而吸引外资,以拉动吉林省经济发展。
[1]王艳.应用时间序列分析[M].北京:中国人民大学出版社,2015.1.
[2]张世晴.陈文政.进口贸易拉动GDP增长的HP滤波分析及协整检验——基于1978-2007年我国数据的分析[J].国际贸易问题,2010.2.
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