我国商品出口额与其有关因素的关系研究毕业论文

1、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

2、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

3、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

4、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

5、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. 9189.21021983222.35962.7197.61021984261.47208.1232.7102.71985273.59016293.7109.31986309.410275.2345.3106.5

6、1987394.412058.6372.2107.31988475.215042.8372.2118.81989525.416992.3376.51181990620.918667.8478.3103.11991719.121781.5532.3103.41992849.426923.5551.5106.41993917.435333.9576.2114.719941210.148197.9861.9124.119951487.860793.7835.1117.119961510.571176.6831.4108.319971827.978973829102.819981837.184402.

7、3827.999.219991949.389677.1827.898.62000249299214.6827.8100.420012661.2827.7100.720023256.7827.799.220034382.3.8827.7101.220045933.3.3827.7103.920057619.5.4819.2101.820069689.8.4797.2101.5200712204.6.3760.4104.8200814306.9.4694.5105.9200912016.1.8683.199.3201015777.5.8677103.3201118983.8645.9105.420

8、1220487.1.1631.3102.6201322090.2619.3102.6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

9、: 12/19/15 Time: 00:14Sample: 1978 2013Included observations: 36VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-2492.6932266.848-1.0.2797X03290.0000X2-1.0.-3.0.0038X327.0502621.248811.0.2122R-squared0.Mean dependent var4670.864Adjusted R-squared0.S.D. dependent var6502.562S.E. of regression7

10、44.6277Akaike info criterion16.16808Sum squared residSchwarz criterion16.34403Log likelihood-287.0255Hannan-Quinn criter.16.22950F-statistic879.0206Durbin-Watson stat0.Prob(F-statistic)0.由上可知，回归方程为lnYt=2492.693+0.X11.X2+27.05026X3 （2266.848）（0.）（0.）（21.24881） t=(1.) (46.70329) (-3.) (1.) R2=0. R2=0.

11、 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0.万元；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.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.，可决系数很高，修正的可决系数为0.，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

12、.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

13、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.X11.X2+27.0482X3 （2266.879）（0.）（0.）（21.24910） t=(1.) (46.70264) (-3.) (1.) R2=0. R2=0. 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.。以X2做被解释变量，X1，X3为解释变量，得到R2=0.。以X3做被解释变量，X2，X1为解释变

14、量，得到R2=0.。运用公式VIFj=1/(1-Rj2)：VIF1=1.。VIF2=1.。VIF3=1.。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(RESI

15、D)VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-2234.183566.2576-3.0.0004X4070.0000X2-1.0.-10.323820.0000X324.6920001Weighted StatisticsR-squared0.Mean dependent var1815.502Adjusted R-squared0.S.D. dependent var4340.421S.E. of regression122.7291Akaike info criterion12.56228Sum squ

16、ared resid.1Schwarz criterion12.73822Log likelihood-222.1210Hannan-Quinn criter.12.62369F-statistic16343.89Durbin-Watson stat0.Prob(F-statistic)0.Unweighted StatisticsR-squared0.Mean dependent var4670.864Adjusted R-squared0.S.D. dependent var6502.562S.E. of regression749.0785Sum squared residDurbin-

17、Watson stat0.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0.万元；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.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.X1-1.X2+24.69205X3 (566.2576) (0.00026) (0.) (5.) t=(

18、3.) (160.3407) (-10.32382) (4.) R2=0. R20. F=16343.89八、自相关：（1）DW检验：由异方差修正表可知，DW=0.，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.Prob. F(2,30)0.0192Obs*R-squared6.Prob. Chi-Square(2)0.0479Test Equation:Dependent Variable:

19、 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.C268.6010450.47860.0.5555X.2636X2-0.0.-0.0.3514X3-2.4.-0.0.6065RESID(-1)

20、.5917RESID(-2)-0.0.-0.0.6962Weighted StatisticsR-squared0.Mean dependent var-18.55313Adjusted R-squared0.S.D. dependent var111.3188S.E. of regression111.1138Akaike info criterion12.41000Sum squared resid.1Schwarz criterion12.67392Log likelihood-217.3800Hannan-Quinn criter.12.50211F-statistic1

21、.Durbin-Watson stat1.Prob(F-statistic)0.Unweighted StatisticsR-squared0.Mean dependent var62.89751Adjusted R-squared-0.S.D. dependent var713.4099S.E. of regression758.5501Sum squared residDurbin-Watson stat0.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.=6.X20.05(2)=1.38629.接受原假设，说明不存在自相关。在显著性水平为0.0

22、5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 iterationsVa

23、riableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-3400.2822552.406-1.0.1928X90340.0000X2-1.1.-1.0.1844X334.9173523.205071.0.1429AR(1).0007R-squared0.Mean dependent var4801.531Adjusted R-squared0.S.D. dependent var6549.366S.E. of regression626.7501Akaike info criterion15.85054Sum squared residSchwarz criterion16.07273Log likelihood-272.3844Hannan-Quinn criter.15.92724F-statistic920.6722Durbin-Watson stat1.Prob(F-statistic)0.Inverted AR Roots.60AR(1)的p值小于