基于多元线性回归模型下的中国对非洲贸易总额预测研究

齐化富 邱鹏

摘要：本文建立了中国对非洲的进出口数额和部分中国宏观经济数据的多元线性回归预测模型，实现了预测的定量化。此预测数据能有效的指导管理层及时调配市场资源，达到市场资源利用最优化。

关键词：进出口总额;线性回归模型;最优化

中国与非洲一直保持着友好合作关系，随着中国“一带一路”倡议的推进，进一步促进了中非贸易的跨越式发展。因此，中国与非洲之间经贸关系的研究显得尤为紧迫和重要。

本文基于中国统计局网站数据，建立了多元回归模型，成功预测了中国对非洲的贸易额。此预测数据能有效的指导管理层及时调配市场资源，从而达到市场资源利用的最优化。

一、多元线性回归模型简介

线性回归分析法是最基本的回归分析方法，设随机变量Y与m个自变量存在线性关系，且满足下列数学模型

二、中国对非洲进出口总额的线性规划预测模型

（一）数据准备

本文选取中国国内生产总值（GDP）X，居民消费价格指数（CPI）X3，采购经理人指数（PMI）X，城镇固定资产投资X，企业商品价格指数X，消费者信心指数X，社会消费品零售总额X八个可能会影响中国对非洲进出口额的因素为自变量（数据来自东方财富网站），中国对非洲进出口额（数据来自国家统计局网站声为因变量建立多元线性回归模型。所下载整理的数据如表1：

（二）多元线性回归模型建立与spss软件求解

利用上述变量建立的多元线性回归模型为Y=a+bX，+bX+…+bX+ε，其中a，b，b8為回归系数，ε为随机变量。

将上述数据导入月油统计软件，在菜单栏中选择“分析”|“回归”|“线性”命令，在“线性回归”对话框内进行相应设置，最后单击“确定”按钮，便可得到线性回归模型结果。

由表2可以看到回归模型调整的R=0.994，说明回归的拟合度非常高。

由表3得到回归部分的F=41.454，相应的P=0.024，小于显著水平0.05，因此可以判断模型的线性相关程度很高。

表4给出了线性回归模型的回归系数及相应的统计量。从而获得回归预测模型为

利用模型（5）预测2019年中国对非洲的进出口额为Y=2113.9，其实际进出口额为2041.6，误差大约仅有3.5%。此预测数据能有效的指导管理层及时调配市场资源，达到市场资源利用最优化。

参考文献：

[1]陈胜可.spss统计分析从入门到精通[M].清华大学出版社，2012.11.

[2]郭晓峰.基于ARIMA模型的中国CPI走势预测分析[J].2012（11）：29-32.

[3]任芳玲，李佳佳，黄蓉;两类统计模型下的石油产量预测研究[J].延安大学学报，2019（6）：38-42.

基金项目：山东省人文课题“基于大数据分析的青岛海关主要进出口商品信息的应用研究”（J16WE01），

作者简介：齐化富（1970-），男，山东淄博人，硕士研究生，青岛港湾职业技术学院教师，副教授，研究方向为：高等数学教学，大数据统计方法。